最新dip課程設(shè)計(jì)報(bào)告-全文預(yù)覽
【正文】 歸一化lett=lett39。 圖7：對(duì)需要識(shí)別的手寫阿拉伯?dāng)?shù)字進(jìn)行特征提取function lett = edu_imgresize(bw2)% This function will take the cropped binary image and change it to 5 x 7% character representation in single vector. bw_7050=imresize(bw2,[70,50])。end % 找出最下邊的空格（Finding lower side blank spaces）tB=y2temp。 tB=tB+1。while (sum(bw(:,tB))==y2temp) x1=x1+1。y1=1。ind = Ic2(:,4)。Ic(:,4) = 1:50。 Ic = []。[Ilabel num] = bwlabel(Ifill)。Iedge2 = imdilate(Iedge, se)。%將圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像Iedge = edge(uint8(Ibw))。通過實(shí)驗(yàn)測(cè)試設(shè)定隱含層神經(jīng)元數(shù)目為10，所以只需分類10個(gè)數(shù)字，設(shè)定輸出層神經(jīng)元數(shù)目為10。最后將所提取的特征量輸入訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別，輸出識(shí)別結(jié)果。首先對(duì)分割后的字符歸一化為7050的點(diǎn)陣，然后將此矩陣等分為75的網(wǎng)格，接著依次統(tǒng)計(jì)每一個(gè)網(wǎng)格內(nèi)黑像素點(diǎn)（即“1”）的個(gè)數(shù)，得到一個(gè)以數(shù)字表示的75維的網(wǎng)格特征，將75維特征矩陣轉(zhuǎn)變?yōu)橐痪S特征，最后對(duì)其進(jìn)行歸一化操作。由于對(duì)數(shù)字的書寫有一定要求，兩個(gè)字符之間不能出現(xiàn)連筆的情況，因此可以對(duì)二值圖像各個(gè)分離部分進(jìn)行標(biāo)注來分割字符，用函數(shù)bwlabel來實(shí)現(xiàn)。每一節(jié)點(diǎn)的激勵(lì)輸出值由節(jié)點(diǎn)輸入、激勵(lì)函數(shù)及閉值決定。此過程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可接受到的程度，或進(jìn)行到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為此。若輸出層的實(shí)際輸出與期望的輸出(教師信號(hào))不符，則轉(zhuǎn)入誤差的反向傳播階段。本次課程設(shè)計(jì)是基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)手寫阿拉伯?dāng)?shù)字進(jìn)行識(shí)別，故下文介紹關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念。神經(jīng)元之間的連接方式不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)形態(tài)也就不同。因此，手寫數(shù)字的識(shí)別研究有著重大的現(xiàn)實(shí)意義，一旦研究成功并投入應(yīng)用，將產(chǎn)生巨大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)效益。2)、 熟悉掌握一門計(jì)算機(jī)語言，可以進(jìn)行數(shù)字圖像的應(yīng)用處理的開發(fā)設(shè)計(jì)。掌握文獻(xiàn)檢索的方法與技巧。近幾年來我國(guó)開始大力推廣的“三金”工程在很大程度上要依賴數(shù)據(jù)信
畢業(yè)設(shè)計(jì)相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號(hào)-1