手写英文字母识别：基于BP神经网络的标准化模板教程

"该资源是一篇关于基于BP神经网络的手写英文字母识别的硕士学位论文，作者是高靓，指导教师是白艳萍，属于应用数学专业。文章介绍了如何使用标准化模板定义手写大写英文字母，并通过MATLAB进行图像预处理、特征提取和神经网络训练，以实现英文字母的高效识别。" 在这个经典教程中，4.3章节重点讨论了定义标准化字母的过程，这是为了提高神经网络训练的效率。因为神经网络具有记忆功能，所以定义了26个手写大写英文字母的标准模板。每个字母被划分为14行10列的小块，然后用140个元素的列矩阵来表示。这种表示方法中，数据所在位置的值为0，呈现黑色，其余位置值为1，呈现白色。 例如，字母"A"和"I"的标准化表示如下： A: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0] I: [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0] 这样的标准化处理使得每个字母可以转化为统一的输入向量，便于神经网络的处理。在论文中，作者使用MATLAB的imread.m函数读取手写体英文字母图像，并通过自定义的归一化算法将28x28像素的图像预处理为10x14像素的图像。接着，通过逐像素特征提取法提取字母特征，这些特征编码后作为神经网络的输入。 论文使用了1040幅样本（共26个字母，每字母20幅样本）来训练和测试BP神经网络。其中520幅样本用于训练网络，剩下的520幅用于测试识别效果。实验结果表明，基于BP神经网络的手写英文字母识别系统能够有效地识别与训练样本相似的字符，具备一定的抗干扰和形变能力，可应用于字符识别的其他场景。 关键词包括图像处理、模式识别、特征提取、手写体字符识别和BP神经网络，这表明论文的核心是利用这些技术实现手写英文字母的自动化识别。在实际应用中，这样的系统对于英文文档的整理、查询和统计等工作具有显著的效率提升作用。