基于BP神经网络的湘西方块苗文特征识别技术

本文主要探讨了基于BP神经网络的湘西民间方块苗文特征提取方法。湘西民间方块苗文是一种具有独特结构和文化价值的文字，其特征提取对于民族文化遗产保护和民族文化传承至关重要。文章首先分析了方块苗文的文字结构特性，强调了这类文字在社会文化和教育资源中的作用。 在研究过程中，作者构建了一个特征提取流程，通过识别文字的特性和构建特征矩阵来表征这些特性。他们借鉴了先前研究者在其他民族文字识别领域的成果，如拓扑特征与投影法的东巴象形文识别，颜色聚类与多帧融合的视频文字识别，以及动态规划和费舍尔向量识别等技术。然而，本文的创新之处在于提出了一种改进的识别方法，特别针对方块苗文的手写体字库进行训练，以实现高效准确的文字识别和分类。 图像预处理是这个过程中的关键步骤，通过标准化文字图像的大小和位置，以便于神经网络模型的处理。常用的预处理方法包括使用离线文字图像预处理算法，这一步旨在消除图像噪声，增强文字清晰度，并确保输入数据的一致性。 本文的核心目标是开发一个能对手写方块苗文进行准确识别和分类的系统，这将有助于数字化保存和传承这一古老的文化遗产，使其能够适应现代社会的需求，如教育、旅游和数字化信息存储。通过实验验证新的文字网格划分方式，作者期望提升识别率，从而优化整个识别系统的性能。 这项研究不仅推动了民族文字信息处理领域的技术进步，也为保护和推广少数民族语言文化提供了技术支持。它展示了将机器学习方法应用于复杂字符识别的可能性，为未来的文化遗产数字化工作开辟了新的路径。