MATLAB实现的手写英文字母识别-基于BP神经网络
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更新于2024-08-07
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"特征点提取法-cadence经典教程,基于BP神经网络的手写英文字母识别"
本文主要探讨了两种关键的技术,一是特征点提取法,二是基于BP神经网络的手写英文字母识别系统。特征点提取法是图像处理中的重要步骤,尤其在字符识别中起到关键作用。在描述中提到的"4.13特征点提取法"是一种特定的特征提取策略,它从每个字符中抽取13个特征点。这种方法将字符平均分为8份,通过统计每一份内的黑色像素点数量得到8个特征,接着统计水平和垂直方向中间两列的黑色像素点数量得到4个特征,最后统计所有黑色像素点的数量作为第13个特征。这种13特征点提取法因其良好的适应性而被广泛应用,但因其特征点数量较少,可能在样本训练时导致收敛困难。
除了13特征点提取法,文中还提及了其他特征向量提取方法,如梯度统计、弧度统计和角点提取方法。这些方法旨在获取更丰富的特征信息,以提高识别的准确性和鲁棒性。
在实际应用中,作者高靓选择了逐像素特征提取法,该方法通过对每个像素的分析来构建特征向量,适用于手写英文字母的识别。在硕士学位论文中,高靓利用MATLAB进行图像处理,首先读取手写字母图像,然后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,进一步提取特征。预处理后的特征向量被编码并作为BP神经网络的输入。论文中使用520幅样本(20组)训练网络,其余520幅样本用于测试,结果显示该识别系统能够在BLATLAB环境中有效地识别与训练样本字体相同的字符,并具备一定的抗干扰和形变能力。
BP神经网络,全称为反向传播神经网络,是深度学习中常用的模型,其通过反向传播算法调整权重,以最小化预测输出与实际输出之间的误差。在本文的英文字母识别系统中,BP网络展示了高效识别的能力,并且可应用于其他与字符识别相关的领域。
这篇论文深入研究了特征提取和BP神经网络在手写英文字母识别中的应用,为图像处理和模式识别领域的实践提供了有价值的参考。关键词涵盖了图像处理、模式识别、特征提取、手写体字符识别以及BP神经网络,突显了研究的核心内容。
2019-07-04 上传
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Davider_Wu
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