手寫英文字符識別系統(tǒng).pdf

1、字符是人類信息交流的主要載體之一。隨著計算機(jī)、信息技術(shù)的高速發(fā)展，使用計算機(jī)處理并識別人們的文字信息也就成為了一個非常重要的研究領(lǐng)域。目前，手寫體字符識別是一個非常重要和活躍的研究領(lǐng)域，它涉及到模式識別、圖像處理、人工智能、模糊數(shù)學(xué)、信息論、計算機(jī)等學(xué)科，是一門綜合性技術(shù)，有廣闊的應(yīng)用背景與巨大的市場需求。因此，對字符識別的研究具有理論與應(yīng)用的雙重意義。
　　 由于在脫機(jī)手寫字識別中，存在手寫字符變形隨機(jī)性很大等問題，目前脫機(jī)手

2、寫字符識別技術(shù)還很不成熟，仍處于研究階段。因此提出將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模式識別技術(shù)相結(jié)合，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的良好的容錯能力、分類能力強(qiáng)、并行處理和自學(xué)習(xí)能力等優(yōu)點，提出行之有效的手寫體字符識別的方法。文章依次進(jìn)行手寫字符圖象預(yù)處理與歸一化，通過上述操作后進(jìn)行手寫字符圖像特征提取，將提取到的特征向量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別輸入向量，在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行添加動量與改變學(xué)習(xí)率，結(jié)合模擬退火算法，達(dá)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)化與改進(jìn)，從而實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與識別。在手寫