基于LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫英文字母識別.pdf

1、隨著社會的發(fā)展，英語作為國際通用語言得到了日益廣泛的應(yīng)用，因此有大量的英文文檔整理、查詢、統(tǒng)計的工作需要完成，而英文文檔識別系統(tǒng)可以輕而易舉地完成很多以前難以想象的工作。一個完整的英文文檔識別系統(tǒng)，包括文檔切分、單詞切分、單字母識別、單詞識別、后處理等部分。其中單個字母的字符識別，是整個識別系統(tǒng)的核心。通常對英文文檔的識別，都是基于單詞。單詞識別少數(shù)方法是以單詞整體為識別對象，大部分是基于單字符識別，即先對單詞進(jìn)行切分，得到字符，然后再

2、進(jìn)行字符識別。 手寫英文字母識別系統(tǒng)主要分為三個主要部分，分別是圖像預(yù)處理，特征提取和判斷識別。本文主要考慮特征提取和判斷識別部分，特征提取主要提取統(tǒng)計特征和結(jié)構(gòu)特征，并把它們相互融合得到訓(xùn)練與識別所需特征；判斷識別采用常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識別方法，本文根據(jù)手寫體字母的特點(diǎn)選取了LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其進(jìn)行識別，并對其作進(jìn)一步的改進(jìn)。 本文以一個26萬左右的手寫體字母圖庫作為研究對象，根據(jù)需要提取訓(xùn)練樣本和測試樣本。因?yàn)樽帜笌?/p>

3、中的圖像還沒有達(dá)到提取特征和輸入識別的要求，所以要作適當(dāng)?shù)念A(yù)處理。首先是字母圖像大小不一，要進(jìn)行歸一化處理；其次是提取特征時需要圖像的骨架和輪廓，要進(jìn)行細(xì)化處理和輪廓跟蹤。在細(xì)化和輪廓跟蹤中本人對算法進(jìn)行改進(jìn)，使得字母圖像在預(yù)處理后的效果更好，有助于提取更好的特征，提高識別率。 在預(yù)處理完成后要提取特征，本文對原圖像提取投影特征和粗網(wǎng)格特征，對骨架圖像提取方向特征，最后對輪廓提取外圍特征。其中方向特征和粗網(wǎng)格特征是局部描述的統(tǒng)計

4、特征，投影特征是全局描述的統(tǒng)計特征，而外輪廓特征是一種結(jié)構(gòu)分析特征。本文將這三種特征相融合輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和識別，在實(shí)驗(yàn)中達(dá)到了一個很好的效果。 最后對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練識別。本文從字母庫中隨機(jī)抽取2600個字母圖片作為訓(xùn)練樣本，并抽取不同于訓(xùn)練樣本的1040個作為測試樣本。把訓(xùn)練樣本和測試樣本輸入LVQ進(jìn)行訓(xùn)練和識別，并與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)證明，LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與BP網(wǎng)絡(luò)相比，結(jié)構(gòu)簡單，只需要三層網(wǎng)絡(luò)就可以實(shí)現(xiàn)模式識別