基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡與方向小波的手寫數(shù)字識別系統(tǒng)-文庫吧資料
2025-01-22 13:10本頁面
【正文】 in:l)。 [i,j] =ind(bw==0)。for n=0:s1p1=ones(16,16)。result=39。 xbw=medfilt2(xbw)。)。 x=imread(test,39。Please input the number of digits:39。)。,39。 test=input(39。p(1:256,1)=1。（4） 在Matlab，以及openCV等軟件平臺下處理數(shù)據(jù)，實現(xiàn)最終結(jié)果的校驗與仿真。（2） 確定隱藏層中的激勵函數(shù)：本項目擬采用邏輯斯蒂S形函數(shù) ，其中p處置預設為1。其中處理流程大致如下：三、 神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)與BP算法（1）網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡可分單層神經(jīng)網(wǎng)絡(不帶輸入層)，和多層神經(jīng)網(wǎng)絡，實驗證明，神經(jīng)網(wǎng)絡的的層數(shù)多少不影響網(wǎng)絡對實體的識別，但適當?shù)亩鄬咏Y(jié)構(gòu)可以使網(wǎng)絡的訓練學習進度提高，可以更快地收斂到需要的權(quán)值上，但層數(shù)越多，或者層數(shù)不多都不足以證明能夠越快地收斂到需要的權(quán)值上，系統(tǒng)擬采用分層前向神經(jīng)網(wǎng)絡，即前一層神經(jīng)元單向饋入后一層神經(jīng)元，而后層的神經(jīng)元不能饋入前向。預處理必須在手寫數(shù)字識別應用系統(tǒng)設計時高度重視。由于一般都是在預處理后的圖像上提取特征，因此如果這個步驟結(jié)果不理想，往往會給后面的特征提取階段帶來無法糾正的錯誤。二、數(shù)字識別過程由于輸入設備及紙張原因會造成輸入字體的畸變，產(chǎn)生污點、非白、斷筆、交聯(lián)、噪聲等干擾。 在學習階段，主要是通過對訓練集數(shù)字字符的研究，確定每一數(shù)字字符類別的標準樣本建立樣本庫，以便在識別階段使用。本文針對原有數(shù)字識別處理技術(shù)中識別特征向量單一的問題，提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡與多分類識別器以權(quán)值集成方式進行結(jié)合的方法，來提高了數(shù)字識別系統(tǒng)的識別速度和識別率，并對此進行了實現(xiàn)。簽字：2011年10 月22 日 請對作品的意義、技術(shù)水平、適用范圍及推廣前景作出您的評價作品理論的研究具有很廣泛的應用前景，它的研究可用于汽車牌照，手寫字符，郵政編碼，銀行支票或協(xié)議合同的重要收據(jù)的簽字的智能識別，以該項目的理論研究為基礎可以開發(fā)指紋聲音識別，目標的自動識別移動，機器人傳感器的圖像識別以及地震信號的鑒別等一系列與之有關(guān)的項目，拓展圖像識別技術(shù)在實際生活中的應用領(lǐng)域，從而推動社會的進步。目前，BP網(wǎng)絡已成為廣泛使用的網(wǎng)絡；1987年至今為發(fā)展期，在此期間，神經(jīng)網(wǎng)絡受到國際重視，各個國家都展開研究，形成神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展的另一個高潮；在國內(nèi)的研究相對較少，據(jù)了解，國內(nèi)目前只有中科院，清華以及ＨＩＴ等在這方面的研究處于領(lǐng)先水平，可以說中國在人工神經(jīng)網(wǎng)絡與模式識別這方面還有很長的路要走！該選題的研究意義：該項目理論的研究具有很廣泛的應用前景，僅僅對于此項目而言，它的研究可用于汽車牌照，手寫字符，郵政編碼，銀行支票或協(xié)議合同的重要收據(jù)的簽字的智能識別，以該項目的理論研究為基礎可以開發(fā)指紋聲音識別，目標的自動識別移動，機器人傳感器的圖像識別以及地震信號的鑒別等一系列與之有關(guān)的項目，拓展圖像識別技術(shù)在實際生活中的應用領(lǐng)域，從而推動社會的進步。最早的研究20世紀40年代心理學家Mcculloch和數(shù)學家Pitts合作提出的，他們提出的MP模型拉開了神經(jīng)網(wǎng)絡研究的序幕。通過建立不同的圖像識別模型并編制模擬人類圖像識別活動的計算機程序來完成計算機智能識別目標或?qū)ο蟮墓ぷ鳌＠陥笄闆r□提出專利申報 申報號 申報日期 年 月 日□已獲專利權(quán)批準 批準號 批準日期 年 月 日 ■未提出專利申請學院團委意見（蓋章）年 月 日 說明：； 。作品理論的研究具有很廣泛的應用前景，它的研究可用于汽車牌照，手寫字符，郵政編碼，銀行支票或協(xié)議合同的重要收據(jù)的簽字的智能識別，以該項目的理論研究為基礎可以開發(fā)指紋聲音識別，目標的自動識別移動，機器人傳感器的圖像識別以及地震信號的鑒別等一系列與之有關(guān)的項目，拓展圖像識別技術(shù)在實際生活中的應用領(lǐng)域，從而推動社會的進步。圖像識別技術(shù)在國外已經(jīng)發(fā)展了很長一段時間了，它以神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎。圖像識別是人工智能的一個重要領(lǐng)域，它是利用計算機在各種數(shù)學模型的基礎上對圖像進行處理，分析與理解，以識別不同模式的目標和對象的技術(shù)。請?zhí)峁┘夹g(shù)性分析說明和參考文獻資料） 本作品基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像識別技術(shù)具有很強的魯棒性和容錯性，采用并行處理方法，
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