基于hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別算法研究-資料下載頁
2025-06-27 18:44本頁面
【正文】 實驗的結(jié)果進行了分析。首先我們對該實驗所采用的樣本集進行了簡單的說明；接著我們介紹實驗所需要的環(huán)境；最后，我們選取了一些測試圖片進行了實驗，并展示和分析了測試圖片的實驗結(jié)果。實驗結(jié)果表明，Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在噪聲識別當(dāng)中運用得很廣泛，它可以使因為噪聲而扭曲的信息得到完完整整的復(fù)原，這對我們以后信息技術(shù)的發(fā)展是很有益的。結(jié)論字符識別是屬于信息技術(shù)領(lǐng)域的一個典型，是一個具有挑戰(zhàn)性的、跨學(xué)科的具有研究意義的一個課題。字符識別有著廣泛的市場前景和理論研究價值，由于其物理媒介（如攝像頭、計算機和內(nèi)存等）的價格越來越低，其在現(xiàn)實中得到了不斷的推廣及使用。本論文針對當(dāng)前信息技術(shù)領(lǐng)域熱門的話題——字符識別，對基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別算法進行研究。詳細(xì)的分析和研究了Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要的思想和其所運用的原理，再結(jié)合相對于的算法原理和工作流程對字符識別進行了實現(xiàn)。基于理論的分析和實踐的結(jié)果，說明了該字符識別算法還是具有一定的有效性和可靠性的。但同時該算法在我們的實驗中也出現(xiàn)了一些漏檢和誤判的問題，而且其檢測需要一定的時間，對于實時檢測的實現(xiàn)還是有一定的距離的。雖然，目前字符識別所使用的特征中Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)相對較好，但對于字符識別實際效果來說，我們還有較大的改進空間。還有，目前字符識別所使用的測試噪聲和識別車牌的大部分測試圖片的清晰度高，主要以街道、停車場為背景，在圖片里噪聲對原信息的扭曲已經(jīng)被字符識別順利糾正。然而，在實際的使用中圖片的背景是多樣化的、圖片的清晰度普遍不高及拍攝的距離問題（距離的遠(yuǎn)近不同會使車輛車牌的像素相差較大）。這一系列的存在問題使得字符識別的實用性大打折扣，因此字符識別還有很大的研究空間。致謝語十分感謝我的指導(dǎo)老師蔡國榕老師對本人悉心的幫助和指導(dǎo)，在該課題論文的完成過程中，從論文選題、文章結(jié)構(gòu)，以及最后的反復(fù)修改定稿，這都是在蔡國榕老師細(xì)心的點撥下進行，這期間凝聚著蔡國榕老師辛勤的汗水和大量的心血。期間有很多本人沒有發(fā)現(xiàn)的細(xì)節(jié)性的問題都是您一一細(xì)心地指出，并耐心指導(dǎo)我正確的修改。我不是您最出色的學(xué)生，而您卻是我最尊敬的老師。您治學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)，學(xué)識淵博，思想深邃，視野廣闊，一絲不茍的工作態(tài)度以及謙遜和善的人格品質(zhì)，都深深的影響了我，使我能較快的接受一種全新的思想觀念并領(lǐng)會其基本的思想，這將對我以后的工作和生活起到很大的幫助。在此，我謹(jǐn)向尊敬的蔡國榕老師致以最真誠的謝意！同時，我也感謝學(xué)校、學(xué)院為我完成畢業(yè)設(shè)計所提供的良好的環(huán)境。最后，我再一次感謝在我的畢業(yè)設(shè)計中所有給予我?guī)椭耐瑢W(xué)、良師和益友，以及在畢業(yè)設(shè)計中被我所引用的或參考的文獻的作者。 [參考文獻][1] [D].西安：西安建筑科技大學(xué)，2004.[2] [J].山東理工大學(xué)(自然科學(xué)版),2005,31(1):2628.[3] Strela V, Heller P N, The application of multiwavelet filter banks to image processing. IEEE Trans Image Process, Vol8, ,1999. [4] 聞新. 周露等. MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真與應(yīng)用[M]. 北京: 科學(xué)出版社, 2003.[5] W S McCullonch,W A of the ideas immanent in nervous of Mathematical Biophysics，1943,5(4):115133[6] 飛思科技產(chǎn)品研發(fā)中心. [M]. 北京: 電子工業(yè)出版社, 2003:134139.[7] 韓力群. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論、設(shè)計及應(yīng)用[M]. 北京: 化學(xué)工業(yè)出版社, 2002.[8] 袁曾任. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用[M]. 北京: 清華大學(xué)出版社, 1999.[9] J J networks and physical system with collective putational Natural Acadimic Science USA,1982,79(3):25542558[10] 馬向玲. 田寶國. Hopfield網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用實例分析[J]. 計算機仿真, 2003. vol. 20, :6466[11] [J].計算機與數(shù)字工程，2012，40（4）：8589. 12
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