基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、ClassifiedIndex：TP399UDC：620SecrecyRate：PublicizedUniversityCode：10082HebeiUniversityofScienceandTechnologyDissertationfortheMasterDegreeTheDesignandRealizationofRecognitionSystemofHandwrittenNumericCharactersBasedonBPNe

2、uralNetworkCandidate：Supervisor：AssociateSupervisor：AcademicDegreeApppliedfor：Speciality：Employer：DateofOralExamination：WeiZhenyiAssociateProfRuanDongmMasterofEngineeringComputerAplicationTechnologySchoolofInformationSci

3、ence＆EngineeringMay26，2013摘要摘要在計(jì)算機(jī)極為智能的今天，讓計(jì)算機(jī)來幫助人們快速、正確地識(shí)別數(shù)字早已成為一種潮流。計(jì)算機(jī)在識(shí)別一些書寫規(guī)范、大小固定、甚至是打印體的數(shù)字字符時(shí)，只需要按照用戶給定的具體模板來匹配待識(shí)別的字符即可，計(jì)算機(jī)對(duì)這種有規(guī)則的字符識(shí)別率相當(dāng)高，再加上計(jì)算機(jī)超強(qiáng)的運(yùn)算能力，因此具有人腦無法比擬的識(shí)別速率。然而，現(xiàn)實(shí)生活中需要自動(dòng)識(shí)別的數(shù)字字符，絕大部分是手寫體，它們或大或小，或正或歪，有的甚

4、至還簡(jiǎn)寫、變形、連筆，并且它們往往并不獨(dú)立存在，而是排列成一串，因此，當(dāng)計(jì)算機(jī)面對(duì)這些成串的不規(guī)則手寫字符時(shí)，無法找到一個(gè)具體的模板來比對(duì)，此時(shí)計(jì)算機(jī)就顯得無能為力了。反觀人類大腦，其具有超強(qiáng)的綜合、分析、判斷、記憶的能力，可以很容易地識(shí)別出各種不規(guī)則的手寫數(shù)字。因此，模擬人腦活動(dòng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能算法在手寫數(shù)字識(shí)別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。其中，本論文即采用了效率最為突出的BP(BackPropagation，誤差反向傳播)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來

5、進(jìn)行樣本的訓(xùn)練。本論文簡(jiǎn)要的介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，重點(diǎn)介紹了目前應(yīng)用最為廣泛的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理，并給出了詳細(xì)的BP網(wǎng)絡(luò)算法推導(dǎo)過程。在系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)模塊，詳細(xì)地介紹了系統(tǒng)圖像預(yù)處理階段的處理流程，對(duì)圖像去噪、字符傾斜度調(diào)整、圖像分割、字符歸一化、字符緊縮重排所采用的算法進(jìn)行了偽代碼描述。在系統(tǒng)效率分析模塊，本文將系統(tǒng)多次測(cè)試的結(jié)果采用的圖表的方式進(jìn)行列舉，詳細(xì)地分析了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各個(gè)因子對(duì)系統(tǒng)識(shí)別率的影響力大小，詳細(xì)地分析了原因，并