基于BP神经网络的手写英文字母识别系统详解

本篇文章主要探讨了两种类型的字符识别：印刷体字符识别和手写体字符识别。印刷体字符由于结构稳定，尽管存在字体差异、印刷品质和设备质量等因素，但识别相对容易，且正确率受这些因素影响。作者提到，新字体的出现增加了识别的挑战，特别是低品质印刷字符的识别。另一方面，手写体字符识别涉及的是复杂度较高的问题，尤其是英文字母。虽然手写体字符种类相对较少，但由于书写习惯的区域性和多样性（如不同国家和地区的写法），实现全球通用的极高识别率并非易事。 文章以基于BP神经网络的手写英文字母识别为例，强调了这项技术的应用价值。手写体英文字母识别系统由图像输入、归一化和特征提取三部分组成，通过MATLAB工具读取和预处理图像，将28x28像素的图像转化为10x14像素以便于特征提取。使用逐像素特征提取法提取字母特征，并通过BP神经网络进行训练和识别。结果显示，该系统能有效识别与其训练样本字体相同的字符，具有一定的抗干扰和形变能力，对于提高文档管理和查询效率具有重要意义。 关键词包括图像处理、模式识别、特征提取、手写体字符识别以及BP神经网络。本文不仅阐述了系统的设计过程和方法，还提供了部分源代码，展示了在MATLAB环境下进行的仿真模拟。研究结论指出，随着社会对英语需求的增长，基于BP神经网络的手写英文字母识别技术将在文档处理、信息检索等领域发挥重要作用。