基于BP神经网络的手写英文字母识别系统

"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，由中北大学的高靓撰写，导师为白艳萍，专业是应用数学，完成于2009年。" 手写字母识别是计算机视觉和模式识别领域的一个重要课题，特别是在自动化办公和文档处理中具有广泛应用。随着英语在全球范围内的普及，自动识别手写英文字母的需求日益增加。BP（BackPropagation）神经网络是一种常用于解决复杂识别问题的机器学习模型，尤其在图像识别领域表现出色。 BP神经网络的基本原理是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。在手写字母识别中，首先需要对原始图像进行预处理。本研究中，MATLAB的imread函数用于读取手写字母图像，然后应用自定义的归一化算法将28x28像素的图像转换为10x14像素的尺寸，这一过程有助于减少计算复杂性并突出关键特征。接着，通过逐像素特征提取方法来获取字母的特征信息，这些特征被编码后作为神经网络的输入。 训练阶段，选取520个样本（20组）对BP神经网络进行训练，以使其学习不同手写风格的字母特征。在训练完成后，剩余的520个样本用于测试网络的识别能力。通过在网络中输入这些测试样本，可以得到识别结果。实验结果显示，该系统能有效地识别与训练样本相似的字符，并具备一定的抗干扰和形变能力。 关键词如“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”揭示了研究的核心内容。这个系统不仅适用于手写英文字母识别，其方法和技术也可推广到其他字符识别的相关领域，如手写数字识别、汉字识别等。 基于BP神经网络的手写英文字母识别系统提供了一种有效的方法来自动化处理和识别手写英文文档，提高了工作效率，并展示了在形变和干扰条件下仍保持良好识别性能的潜力。这项研究对于理解神经网络在模式识别中的应用，以及进一步改进识别算法具有重要的理论和实践意义。