利用MATLAB GUI构建的BP神经网络手写字体识别系统。

简介：
随着社会进步的不断推进，手写体数字识别技术已经得到了越来越广泛的应用，从而产生了庞大的手写体数字文档整理、检索和统计的工作量。手写体数字文档识别系统能够轻松地胜任许多过去难以企及的任务。本系统所设计的、用于手写体数字识别的系统，包含图像输入、图像归一化、特征提取以及识别等关键环节。本文中使用的所有手写体数字样本均是在Windows操作系统自带的画图板上通过手写方式输入的。首先，利用MATLAB的imread.m函数读取这些手写体数字图像。鉴于字母图像尚不足以满足提取特征和进行后续识别的要求，本文采用了一种定制化的归一化算法对图像进行预处理，该算法对灰度化和二值化后的图像进行了归一化处理，从而优化了图像质量。随后，我们采用了逐像素特征提取法来提取数字的特征信息。预处理完成后，这些提取到的数字特征将被编码并作为神经网络的输入数据进行使用。