基于bp神经网络的数字识别的Matlab实现
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1、基于BP神经网络的数字识别 主要内容 1 课题研究背景 2 图像预处理 3 模式识别 4识别效果 5总结 1 课题研究背景 近年来 人工神经网络技术取得了巨大的发展 它所 具有的优势 固有的并行结构和并行处理 知识的分布存 储 容错性 自适应性 模式识别能力 为手写体数字识别 开辟了新的途径 数字识别作为模式识别的一个重要分支 在邮政 税 务 交通 金融等行业的实践活动中有着及其广泛的应用 数字识别作为模式识别领域的一个重要问题 也有 着重要的理论价值 一方面 阿拉伯数字是世界各国通用 的符号 因此 数字是一个重要枢纽 在符号识别领域 数字识别为这一领域提供了一个算法研究的平台 另一方 面 数字的识别方法很容易推广到其它一些相关问题 特 别是对英文字母的识别 但到目前为止机器的识别本领还 无法与人的认知能力相比 这仍是一个有难度的开放问题 1 1 数字识别的发展现状 模式识别 Pattern Recognition 是对表征事 物或现象的各种形式的 数值的 文字的和逻 辑关系的 信息进行处理和分析 以对事物或 现象进行描述 辨认 分类和解释的过程 它 是信息科学和人工智能的重要组成部分
2、 而数 字识别作为模式识别的一个分支 在日常生活 和科研中具有十分重要的作用 数字识别的算 法一般是采用以知识 神经网络 人工智能为 基础的模板匹配法 廓多边形相关 傅立叶 系数法等方法来进行识别的 以上方法识别效 率高 但是实现较为复杂 2 图像预处理 1 彩色图像的灰度化 图像输入后一般都是256色彩色图像 灰度化后灰度图像的 RGB值是相等的 灰度值为255的像素为白色 灰度值为0的像素为黑色 2 灰度图像的二值化 彩色图像灰度化后每像素只有一个值 即灰度值 二值化就 是根据一定标准将图像分成黑白二色 3 梯度锐化 梯度锐化同时对噪声也起一定的去除作用 采取Roberts算子对图像锐 化 可以让模糊的边缘变清楚 同时选用合适阈值可以减弱和消除细小的噪声 4 去离散噪声 扫描整个图像 当发现一个黑色像素就考察和它直接或间接相连的 黑色像素有多少 如果大于一定值 具体数值视情况定 就可以认为它非离散 点 否则就认为他是离散点 将其从图像中去掉 5 归一化调整 先得到原来字符的高度 并与系统要求的高度比较 得出高度变换 系数 然后根据这个系数得到变换后应有的宽度 得出高度 宽度后 把新
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