基于BP神经网络的手写数字识别系统  

The handwriting recognition system based on BP neural network

作　　者：李靖平[1] 

机构地区：[1]黎明职业大学信息与电子工程学院,福建泉州362000

出　　处：《佛山科学技术学院学报（自然科学版）》2014年第3期73-79,共7页Journal of Foshan University(Natural Science Edition)

基　　金：福建省教育厅B类科技研究项目(JB12487S);泉州市技术研究与开发项目高校协同创新科技项目(2012Z131);黎明职业大学课题资助项目(LZ2011101)

摘　　要：提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别系统的方案。手写数字图像通过预处理后,在特征提取方面采用两种适应性较强的特征提取方法,即18点特征提取方法和手写数字笔画特征提取法,不但减少了提取时间,而且提高了手写数字图像的识别率。利用Visual C++编写手写数字识别系统,得到了较好的识别结果。On the basis of the basic principles of the BP neural network research, the article proposes the method of using BP neural network to achieve the handwriting recognition system solutions. After prctreatment, by using two adaptable feature extraction methods, the 18：00 handwritten numeral feature extraction methods and stroke feature extraction; not only the extraction time is reduced, but also the recognition of handwritten digital images rate. Using Visual C＋＋, the author writes an identification system to get a better recognition results, which arc described in detail in this recognition system.

关 键 词：手写数字识别 BP神经网络 识别系统 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]