基于遺傳-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字的識別方法.pdf

1、手寫數(shù)字識別是圖像處理和模式識別領(lǐng)域中的重要研究課題之一。手寫數(shù)字由于書寫者的因素,使它的數(shù)字圖像的隨意性很大,如:字體大小、筆劃粗細、字體的傾斜度等差異都會直接影響到數(shù)字字符最終的識別結(jié)果,因此手寫數(shù)字識別是模式識別領(lǐng)域內(nèi)最具有挑戰(zhàn)性的課題之一。
　　本文主要是對手寫數(shù)字的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進行的研究。文章中描述了手寫數(shù)字識別的研究背景和發(fā)展狀況,并且對手寫數(shù)字識別的圖像預處理技術(shù)進行了詳細的介紹,實現(xiàn)了圖像灰度化、二值化、去噪、字符

2、分割、歸一化、細化等操作。文章中介紹了常見的兩種特征提取的方法:統(tǒng)計特征提取和結(jié)構(gòu)特征提取。本文采用的是數(shù)字的粗網(wǎng)格特征提取法,并在Matlab環(huán)境下實現(xiàn)了特征提取的過程。此后我們運用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練和識別,比較使用遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和單獨使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別結(jié)果,通過兩種方法的對比,找出缺點和不足。
　　實驗結(jié)果表明,遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法不僅在識別率上有了很大的改進,收斂速度也得到了很大的提高。但是我們的方法仍然有許