基于BP神经网络的印刷体字符识别系统研究

周繁卿

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基于BP神经网络的印刷体字符识别系统研究

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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。

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来源
《电子世界》|2020年第20期|154-155|共2页
作者
周繁卿;
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作者单位

贵州大学电气工程学院;

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