基于人工神經網絡的數字識別研究與實現.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文研究了基于人工神經網絡的數字識別，主要探討圖像處理技術和模式識別技術在數字識別中的應用。一個典型的數字識別系統(tǒng)包括圖像的獲取、字符圖像預處理、特征提取、字符識別等部分，本文的研究工作涉及3個部分：字符圖像預處理、特征提取、字符的識別。 首先介紹了數字識別的主要原理，詳細討論了一系列圖像預處理技術，使其適合于字符的識別，包括：圖像灰度化、二值化、細化、基于Hough變換檢測直線傾斜角度的圖像傾斜校正，圖像字符的分割、圖像尺寸的

2、歸一化等。 其次，研究了如何提取數字字符的結構和筆畫等特征以及用人工神經網絡進行字符識別等內容。最后，進一步探討了基于BP網絡的含噪數字識別。 文中給出了BP神經網絡的原理、設計BP網絡的過程以及具體的實現和改進方案，并附有大量的實驗數據。 系統(tǒng)實現上采用Microsoft Visual C++ 6.0編寫，可以運行于任何一臺裝有Windows2000或者Windows：XP的機器上。程序操作簡單，具有友好的GU

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