字符识别基于matlab BP神经网络字符识别含Matlab源码 1358期

Posted 2021-10-24 紫极神光

一、手写数字识别技术简介

1 案例背景
手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写体数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多识别方法，并取得了一定的成果。手写体数字识别的实用性很强，在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景"。
本案例讲述了图像中手写阿拉伯数字的识别过程，对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析，并通过开发一个小型的手写体数字识别系统来进行实验。手写数字识别系统需要实现手写数字图像的读取功能、特征提取功能、数字的模板特征库的建立功能及识别功能。

2 BP算法与实现过程
2.1 BP算法基本原理
将已知输入向量和相应的输出向量(期望输出)作为训练样本，并假定即将学习的网络已被赋予一组权值。为消除梯度幅度的不利影响，利用弹性反向传播算法通过过如下步骤更新权值(图1)：首先，使用初始权值(不管正确与否)从输入层开始向前传播，计算出所有神经元的输出，这样输出层的输出与期望输出(即输出值与目标值)之间存在较大的误差。然后，计算作为神经元权值函数的]误差函数(损失函数或目标函数、代价函数)的梯度，根据误差降低最快的方向来调整更新权值，通过将输出误差反向传播给隐含层来不断调整误差函数。在计算误差梯度的同时，使用与上面同样的方法更新隐含层的权值。反复迭代更新，直到损失函数达到预定的理想目标。在弹性反向传播算法的学习过程中，权值的修正值即为学习率，而梯度只影影响权值变化的方向࿰