手写英文字母识别基于BP神经网络的算法研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于BP神经网络的手写英文字母识别技术，由高靓撰写，属于应用数学专业，导师为白艳萍。研究内容包括图像输入、预处理（归一化）和识别三个阶段。论文中，手写字母图像通过MATLAB的imread.m函数读取，并使用自定义算法将28x28像素图像归一化为10x14像素，接着通过逐像素特征提取方法提取字母特征。经过预处理后，特征向量被编码并输入到BP神经网络。使用520个样本（20组）训练网络，其余520个样本用于测试。实验表明，该系统能高效识别训练样本中的字符，具备一定的抗干扰和形变能力，适用于相关字符识别领域。" 这篇论文详细阐述了如何运用BP神经网络进行手写英文字母识别的过程。BP神经网络，全称为反向传播神经网络，是一种常用于模式识别和分类任务的机器学习模型。在手写字母识别的应用中，BP网络的关键在于其能够通过反向传播算法自我调整权重，以优化网络性能，提高识别准确性。 在论文的图像处理部分，作者首先使用MATLAB的imread函数读取手写英文字母的图像，这些图像通常来自Windows画图板。由于原始图像可能包含噪声并且尺寸不统一，因此需要预处理。论文中提出了一个自定义的归一化算法，将图像尺寸规范化，以便更好地提取特征。这一过程降低了处理复杂性，使得后续的特征提取更为有效。 特征提取是模式识别的关键步骤。在本文中，采用了逐像素的方法来提取字母特征，这种方法简单且易于实现，尽管可能不如高级的特征提取技术如卷积神经网络（CNN）那样精确，但对于简单的手写字母识别任务来说，已经足够有效。 BP神经网络的训练阶段，作者选取了520个样本进行训练，这些样本被分为20组，这反映了在实际应用中对多样性和泛化能力的需求。训练完成后，剩余的520个样本用于测试网络的识别性能，确保网络能够在未见过的数据上表现良好。 通过实验，论文得出结论，基于BP神经网络的手写英文字母识别系统在识别与训练样本相似的字符时表现出高效性，并且具备一定的抗干扰和形变能力。这表明该系统对于实际应用具有较高的实用价值，不仅限于手写字母识别，还可以扩展到其他字符识别的场景。 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，这些是本研究的核心技术和理论基础。整个研究为理解BP神经网络在手写字符识别中的应用提供了详实的案例和方法。