Hopfield神经网络的字符识别算法研究.docx

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1、基于Hopfield神经网络的字符识别算法研究摘要字符识别是计算机视觉和图像处理领域的研究热点。相关技术在车牌识别、图像中的文本提取等方面有广泛的应用前景。目前Hopfield神经网络是实现字符识别的成熟技术，它可以实现字符图像的高效联想记忆。为此，本课题通过分析Hopfield神经网络的算法原理，针对图像字符识别问题，深入开展了在低噪声和高噪声背景下，字符识别的可靠性研究。实验结果表明，Hopfield神经网络对小规模图像数据具有较好的识别效率，其联想记忆功能可以有效降低噪声对识别效果的影响。关键字Hopfield神经网络神

2、经网络字符识别TheResearchofCharacterRecognitionAlgorithmbasedonHopfieldNeuralNetwork[Abstract]TheCharacterrecognitionisahotresearchtopicinthefieldofcomputervisionandimageprocessing.Therelatedtechnologyhaswideapplicationprospectintheaspectsoftechnicaltextextractionandthelic

3、enseplaterecognition.Atpresent,theHopfieldneuralnetworkisthematuretechnologyofthecharacterrecognition’srealization.Itcanrealizeefficientlyassociativememoryofthecharacterimage.Therefore,thistopicthroughtheanalysisofthealgorithmprincipleofHopfieldneuralnetwork,aiminga

4、ttheproblemofimagecharacterrecognition，carryouttheresearchonreliabilityofcharacterrecognitioninlownoiseandhighnoisebackground.Theexperimentalresultsshowthathopfieldneuralnetworkhasgoodrecognitionefficiencyofsmallscaleimagedata,Theassociativememoryfunctionofitcaneffe

5、ctivelyreducetheinfluenceofnoiseontheidentificationeffect.[Keywords]HopfieldneuralnetworkNeuralnetworkCharacterrecognition目录1引言11.1研究意义与研究现状11.2神经网络的发展过程和神经网络的概念21.3神经网络在字符识别上的应用32Hopfield神经网络简介32.1Hopfield神经网络简介32.2Hopfield神经网络的工作流程43Hopfield神经网络在字符识别上的应用53.1Hopfie

6、ld神经网络在字符识别上的应用53.2设计可以实现字符识别的Hopfield神经网络53.3实现字符识别的Hopfield神经网络的实验结果64Hopfield神经网络检测试验与分析64.1问题的提出74.2基于Hopfield神经网络的字符识别84.3实验结果分析94.4得出结论10致谢语12[参考文献]13_Toc3577909791引言近年来，世界各地众多学者对字符识别这个领域进行了深入的研究，各种字符识别算法已经被大量应用于交通管理、商业信息安全、邮政信息等领域。目前国际上常用的字符识别包括基于Hopfield神经网络

7、的字符识别算法、基于BP神经网络的字符识别算法以及基于图片模型方法等[1]。虽然字符识别已经不是一个新兴的研究领域，但目前仍然存在着很多需要去克服和解决的难题。在日常生活中，经常会遇到带噪声的字符识别的问题，如交通系统汽车号牌，由于汽车在使用过程中，要经受自然环境的风吹日晒和雨水侵蚀，造成字体模糊不清，难以辨认。如何从这些残缺不全的字符中提取完整的信息是字符识别的关键问题。字符识别在交通、邮政及商业票据管理方面有着广泛的应用价值。神经网络在汽车牌照字符识别中也可以应用，采用汽车牌照字符识别系统结构模型:首先利用摄像机和图像采集

8、卡获得车辆牌照的原始图像,再次对汽车牌照原始图像进行预处理(包括图像提取、图像增强、图像分割等),最终提取到汽车牌照的各个字符的24*16的图像像素二值化特征[2]。1.1研究意义与研究现状随着信息的快速发展，字符识别的应用取得了令人瞩目的进展，字符识别也成为了近年来噪声识别