基于BP神经网络的小字符集手写汉字识别优化策略

本篇论文深入研究了基于BP神经网络的脱机手写汉字识别技术，针对的是图像模式识别领域中的一个重要挑战，尤其是小字符集汉字识别问题。作者王赓在计算机应用技术专业攻读硕士学位期间，由导师孙华志指导，于2009年完成了这项研究。 论文首先对汉字图像预处理进行了详尽分析，包括样本图像的标准化、噪声去除、字符分割、二值化以及汉字细化处理等步骤，这些预处理技术对于提高后续识别过程的准确性和效率至关重要。作者认识到在小字符集中，传统特征提取方法可能不足以捕捉到汉字的独特特征，因此他们创新性地采用了弹性网格方向像素概率分布的特征提取方法，这种方法能更有效地提取出适用于BP神经网络分类器的特征向量。 在分类器设计方面，针对BP神经网络在小字符集汉字识别中可能出现的不足，论文提出了一系列改进措施。这包括优化神经网络的结构设计，合理选择神经元数量，以及调整BP算法的参数设置，以提高识别性能。通过这种方式，作者旨在提升识别正确率和速度，克服小字符集识别的复杂性。 为了验证改进后的BP神经网络分类器的有效性，论文在MATLAB环境中进行了实验，详细描述了构建、训练和仿真过程。特别地，作者针对教师手写体成绩汉字识别系统中的常见字符——“优、良、中、差”，进行了实际的识别实验。实验结果显示，改进后的BP神经网络在小字符集汉字识别任务上表现出色，显著提升了识别精度和速度，证明了该方法的实用性和有效性。 总结来说，这篇论文不仅提供了关于脱机手写汉字识别的深度理解，还展示了如何利用BP神经网络解决小字符集识别难题，其研究成果对于提高汉字识别系统的性能具有重要意义，对于相关领域的研究者和开发者具有较高的参考价值。