聯機字符識別軟件的設計

電子信息工程論文編號:DZXX037  論文字數:12973,頁數:35

目錄

摘要 I
ABSTRACT II
第1章 引言 1
 1.1 課題背景 1
 1.2 研究內容 2
第2章 軟件開發環境 3
 2.1 Visual C++ 6.0概述 3
 2.2 MFC的消息處理模式 3
 2.3 MFC編程的優點 3
第3章 模式識別 5
 3.1模式識別的方法 5
 3.1.1 統計模式識別方法 5
 3.1.2 結構模式識別方法 5
 3.2模式識別的原理 6
 3.2.1信息獲取 6
 3.2.2 預處理 7
 3.2.3特征的提取和選擇 7
 3.2.4分類決策 7
 3.3模式識別的應用 8
第4章 BP網絡的C語言實現 10
 4.1 BP網絡算法 10
 4.1.1 網絡模型 10
 4.1.2 BP算法 11
 4.1.3學習過程 12
 4.2 BP網絡的不足及改進 12
 4.2.1網絡的設計問題 12
 4.2.2 BP網絡的限制與不足 13
 4.2.3 BP算法的改進 13
 4.3 BP算法的C語言實現 13
第5章 手寫字符軟件的設計和實現 15
 5.1聯機字符識別原理 15
 5.2筆畫的分類 15
 5.3筆畫識別前的噪聲處理 16
 5.4統計決策方法 17
 5.5作品功能介紹 18
第6章 結束語 21
致謝 22
參考文獻 23
附錄 部分源代碼 24

摘要

  聯機字符識別是模式識別中一個非常重要和活躍的研究領域，字符識別不是  一項孤立的技術，它所涉及的問題是模式識別的其他領域都無法回避的；應用上，作為一種信息處理手段，字符識別有廣闊的應用背景和巨大的市場需求。因此，字符識別的研究具有理論和應用的雙重意義。
 揭示與模擬人腦神經系統機理是研制新一代智能計算機的關鍵之一。人工神經網絡識別方法是近年該研究領域的一種新方法，該方法具有一些傳統技術所沒有的優點：良好的容錯能力、分類能力強、并行處理和自學習能力。這些優點使它在手寫體字符的識別中能對大量數據進行快速實時處理，并達到良好的識別效果。其中用BP網絡進行特征提取和識別的方法最常見。本設計是利用人工神經網絡的BP網絡，在Visual C++ 6.0的環境下，開發出聯機字符識別軟件。
 
 
關鍵詞：模式識別，人工神經網絡，BP網絡，Visual C++ 6.0

ABSTRACT

 Online Character Recognition is a very important and active research in pattern recognition.Theoretically,it is not an isolated technique.It concerns with the problem that all the other areas of pattern recognition must confronted;Practically,being a kind of information processing measure,character recognition has a very broad application background and vast need of market.Thus,it is of both theoretical and practical significance.
 And simulation to reveal the mechanism of human brain systems develop a new generation of intelligent computers are one of the keys.Artificial neural network recognition method is a new method of the research field in recent years,and this method has some merit that traditional technique do not have; good tolerance for error,strong sorting ability,strong parallel handling ability and strong self-learning ability as well as its off-line training and on-line recognizing.All these merits contribute its perfect performance in handling vast data set and handling in timely manner.BP network with one of feature extraction and identification of the most common method. This design is the use of artificial neural network BP network, in Visual C + + 6.0 environment, to develop online character recognition software.
 

Keywords:Pattern  Recognition, Artificial  Neural  Networks, BP  network,       Visual C++ 6.0