基于BP神经网络的印刷体字符识别系统研究  

作　　者：周繁卿 

机构地区：[1]贵州大学电气工程学院

出　　处：《电子世界》2020年第20期154-155,共2页Electronics World

摘　　要：在当今社会,数据的爆炸式增长不断考验着人类对于收集数据、信息的应变能力,信息数据从生活中的每一个角落涌出。本系统通过Matlab平台实现印刷体字符的识别,利用BP神经网络进行字符学习训练。字符识别技术是从印刷体字符识别开始发展的,系统的主要流程为:对图像进行灰度化,进行去除噪声处理。待识别图像还需要经过二值化把背景与字符进一步区分开(二值化的效果直接决定图像的识别率)。从二值化图像中分割出字符归一化保存。同时建立BP神经网络利用标准字符模板库进行训练,匹配输出识别结果。

关 键 词：BP神经网络 字符识别 二值化 去除噪声 灰度化 印刷体 模板库 主要流程 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]