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文檔簡介
1、手寫體字符識別是多年來的研究熱點(diǎn),也是模式識別領(lǐng)域中最成功的應(yīng)用之一,一般可以分為兩類:聯(lián)機(jī)手寫字符識別和光學(xué)字符識別(OCR或稱離線字符識別)。聯(lián)機(jī)識別是通過數(shù)字轉(zhuǎn)換器來獲得用戶實(shí)際書寫時的筆尖位置,進(jìn)而獲得數(shù)據(jù),而離線識別主要通過掃描儀和數(shù)碼設(shè)備獲得數(shù)據(jù)的輸入。其中,離線手寫體數(shù)字識別已經(jīng)成為近年來研究的熱點(diǎn)問題,在許多領(lǐng)域都有其應(yīng)用潛力,例如信件分揀、財(cái)務(wù)報(bào)表、銀行票據(jù)、傳真文件閱讀等。國內(nèi)外學(xué)者在這方面做了大量的研究,方法主要包
2、括非線性主分量分析PCA算法、隱馬爾可夫模型、支持向量機(jī)等。但是由于手寫體數(shù)字字體變化很大,傳統(tǒng)的識別方法要達(dá)到高的識別率,有較大的困難。
本文針對離線手寫體數(shù)字識別過程的特點(diǎn),建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)范手寫體離線識別模型,并進(jìn)行了訓(xùn)練和仿真研究。首先,通過圖像處理技術(shù)對通過數(shù)碼設(shè)備或掃描儀采集的手寫數(shù)字信息進(jìn)行預(yù)處理,其次,對處理的圖像數(shù)字化信息進(jìn)行特征提取,最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、抗噪聲和并行計(jì)算,以及強(qiáng)大的非線性
3、映射能力,建立了隨機(jī)樣本數(shù)據(jù)的分類器模型和預(yù)測模型,通過仿真驗(yàn)證了此模型的有效性。
由于BP算法屬于局部尋優(yōu)算法,在網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中易陷入局部極小點(diǎn),而影響網(wǎng)絡(luò)分類器的識別率,針對這一問題,本文采用了基于PSO算法優(yōu)化BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式識別方法,建立了基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)范手寫體離線識別模型,并進(jìn)行了訓(xùn)練和仿真研究,通過非線性函數(shù)的極值優(yōu)化和樣本數(shù)據(jù)的分類仿真,比較了PSO優(yōu)化BP算法分類器和單獨(dú)BP算法分類器的分類
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