基于BP神经网络的数字识别系统仿真,带GUI界面(包含16000字word论文和matlab操作录像)

作品简介

1.软件版本

matlab2022a

2.运行方法

     使用matlab2022a或者高版本仿真,运行文件夹中的tops.m或者main.m。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。具体操作观看提供的程序操作视频跟着操作。

3.部分仿真截图

 

4.内容简介

    OCR(Optical Character Recognition)即光学字符识别技术,是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像,然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。OCR是模式识别的一个分支,按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类;按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。

    字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家、各民族的文字(如:汉字,英文等)书写或印刷的文本信息,目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据,如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等,处理这类信息的核心技术是手写数字识别。

    在整个OCR领域中,最为困难的就是脱机自由手写字符的识别。到目前为止,尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就,但距离实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上,经过多年研究,研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广,为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。

    对待识别数字的预处理进行了介绍,包括二值化、噪声处理、图像分割、归一化、细化等图像处理方法;其次,探讨了数字字符特征向量的提取;最后采用了bp神经网络算法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。


创作时间:2022-10-13 20:35:20