基于BP神经网络的手写体数字识别

摘要：

手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题.由于手写体数字字体变化很大,传统的识别方法很难达到高的识别率.针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法.该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上,利用改进的BP神经网络进行训练识别.经实验,识别率达94%.实验结果表明,该方法对手写体数字识别效果良好,不仅简化了传统识别的繁杂性,而且提高了识别的准确性.

关键词：模式识别、手写体数字、BP算法、神经网络

所属期刊栏目：18

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省科学技术研究与发展计划项目06213598

在线出版日期：2008-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：128-130,163