基于BP神经网络的手写数字识别系统 (2014年)

提出了利用BP神经NJ络方法来实现手写数字识别系统的方案。手写数字图像通过预处理后，在特征提取方面采用两种适应性较强的特征提取方法，即18点特征提取方法和手写数字笔画特征提取法，不但减少了提取时间．而且提高了手写数字图像的识别率。利用Visual C++编写手写数字识别系统．得到了较好的识别结果。 ### 基于BP神经网络的手写数字识别系统 #### 概述 本文提出了一种基于BP（Back Propagation）神经网络的手写数字识别系统设计方案。该系统通过一系列的图像预处理步骤，结合两种高效的特征提取方法——18点特征提取方法与手写数字笔画特征提取法，有效地提高了识别效率及准确率。最终，利用Visual C++编程实现了这一识别系统，并获得了较为理想的识别结果。 #### 关键技术与方法 ##### BP神经网络 BP神经网络是一种多层前馈神经网络模型，由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层构成。它的核心优势在于能够通过反向传播算法调整权重和偏置，从而实现对复杂函数的逼近和优化。BP神经网络具有良好的非线性映射能力和自适应学习能力，非常适合用于解决模式识别问题。 ##### 手写数字图像预处理 预处理是手写数字识别系统中的关键步骤之一，主要包括以下几项操作： 1. **归一化**：通过对图像尺寸进行调整，使其符合统一的标准大小。这对于后续的特征提取和模式匹配至关重要。 2. **二值化**：将图像转换成只有黑白两色的形式，便于后续处理。通常会设定一个阈值T，高于此阈值的像素点赋值为白色，低于此阈值的赋值为黑色。 3. **平滑与去噪**：消除图像中的噪声干扰，提高图像质量。常用的平滑技术有Unger平滑等。 ##### 特征提取方法 为了进一步提高识别系统的性能，文中采用了两种高效的特征提取方法： 1. **18点特征提取方法**：这种方法主要关注于数字图像中特定位置的信息，通过选取18个关键点来表征整个数字的形状特征。这种方式不仅减少了数据量，同时也保留了足够的识别信息。 2. **手写数字笔画特征提取法**：通过分析手写数字的笔画顺序和方向，提取出更深层次的结构特征，有助于提高系统的识别准确性。 #### 实现与测试 该系统使用Visual C++编程语言进行开发。通过实验验证，这套手写数字识别系统在识别率上取得了显著提升。具体来说，系统能够快速准确地识别手写数字，证明了所提出的预处理方法和特征提取策略的有效性。 #### 结论与展望 本文介绍了一种基于BP神经网络的手写数字识别系统设计方案。通过引入高效的预处理技术和特征提取方法，系统在保持较高识别率的同时，也大大缩短了处理时间。未来的研究可以考虑结合更多的深度学习技术，比如卷积神经网络（CNN），进一步提高系统的识别性能和鲁棒性。 ### 总结 基于BP神经网络的手写数字识别系统是一种高效且实用的技术方案。通过对原始图像进行预处理、特征提取以及采用BP神经网络进行模式识别，该系统能够在保证高识别率的同时，有效降低计算复杂度。此外，通过Visual C++的实际编程实现，该系统展现了良好的实际应用潜力。随着深度学习技术的发展，未来的识别系统有望实现更高的识别精度和更强的泛化能力。