基于BP神经网络的 handwritten digit recognition

简介：
本研究提出了一种基于BP（反向传播）神经网络的手写数字识别方法。通过优化网络结构和训练参数，有效提升了手写数字的识别精度与速度。 本段落研究的是手写字符的识别系统。首先介绍了现阶段光学字符识别技术（OCR）的发展情况，并对其在发展过程中存在的各种难题进行了分析和总结。接着详细地探讨了国内外神经网络的研究现状及其主要特点，同时简要介绍了一些常见的神经网络模型。 建立该字符识别系统时，需要先制作手写字符的图片作为系统的输入信息。我们使用MATLAB作为实验处理工具，并构建基本函数。对这些字符图像进行归一化处理以获取其数字特征值，然后利用BP（反向传播）神经网络对手写字符的各个特征值进行训练。经过训练后的神经网络系统可以用于识别手写字符图片。 在实验过程中，我们使用MATLAB读取手写的字符图像信息。由于原始提取的信息未经归一化处理，无法直接获取其数字特征信息。因此采用了自定义的归一化算法对这些图像进行了预处理以提取出相应的数字特征值，并将此作为神经网络模型的输入进行训练，从而得到最终的输出结果。