文献类型：期刊文章

作　　者：黄一格[1] 张炎生[1]

HUANG Yige;ZHANG Yansheng(School of Electronics and Information Engineering,Guangdong Ocean University,Zhanjiang,Guangdong 524088,China)

机构地区：[1]广东海洋大学电子与信息工程学院

出　　处：《机电工程技术》

年　　份：2020

卷　　号：49

期　　号：1

起止页码：108-110

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：针对多数机构面临的大规模报表数据录入问题,提出了一种基于BP神经网络的手写数字识别系统。对输入图像进行图像预处理、图像分割和特征提取,随后将提取的特征信息输入到已经训练好的BP神经网络进行分类识别。训练数据包含140幅大小归一的数字图片,其中100幅作为训练集,40幅作为验证集,并以10幅带有若干手写体数字的图片作为测试集进行识别分析。经Matlab仿真实验结果表明,该分类器具有较短的收敛时间和较为理想的识别精度,在实际工作中具有良好的应用价值。

关 键 词：手写数字识别 BP神经网络 图像预处理 特征提取 分类模型  识别精度  

分 类 号：TP391.43]