【摘要】：手寫體字符識別是人機交互領(lǐng)域的一個重要內(nèi)容,本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了任意數(shù)量字符模版的多字符手寫體字符識別。分為以下幾步,第一,首先對目標圖像進行識別前預(yù)處理。包括灰度圖像二值化、圖像孤立像素濾波、圖像膨脹、腐蝕、按字母最小行分割、按字母最小列分割、圖像緊縮、歸一化等;第二,用處理好的多個樣本進行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。包括BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選擇、目標結(jié)果構(gòu)建、輸入到結(jié)果的映射即用樣本庫進行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機的訓(xùn)練;第三,待測字母的識別。包括對圖像預(yù)處理、字符提取、歸一化和送入已訓(xùn)練好的BP網(wǎng)絡(luò)進行識別。該系統(tǒng)最終實現(xiàn)了95%以上的手寫字符識別正確率,有一定的借鑒意義。
[Abstract]:Handwritten character recognition is an important content in the field of human-computer interaction. Based on BP neural network, multi-character handwritten character recognition based on arbitrary number of character templates is realized. It is divided into the following steps: first, the target image is preprocessed before recognition. It includes gray image binarization, image isolated pixel filtering, image expansion, erosion, segmentation by the smallest line of letters, segmentation by the smallest column of letters, image compression, normalization and so on. Second, BP neural network is trained with processed samples. It includes the selection of BP network parameters, the construction of target results, the mapping of input to the results, that is, the training of neural network learning machine using sample database; thirdly, the recognition of the letters to be tested. It includes image preprocessing, character extraction, normalization and BP neural network recognition. The system finally realizes 95% of the correct recognition rate of handwritten characters, which has certain reference significance.
【作者單位】： 沈陽市園林科學(xué)研究院;
【分類號】：TP391.41;TP183

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本文編號：2141395