基于小波包分析和BP神经网络的字符识别方法

• 作者: 周喜寿 陈天星
• 来源期刊: 机械
• 学科: 工学
• 关键词: 字符识别 BP神经网络 小波包分析 能量特征向量
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机应用技术
• 页码范围: 43-45,71
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.42
• 字数: 1888字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-0316.2010.03.013

摘要

利用小波包分析具有提取图像时、频两域细节和局部特征的能力,提出了将字符图像的小波包分析和BP神经网络相结合以达到识别字符的新方法.该方法首先对字符图像进行小波包分解,然后对分解系数进行重构,求得重构图像的能量;然后提取了不同字符图像的能量构造成能量特征向量,作为神经网络的输入;然后通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP神经网络;最后通过神经网络模型进行训练.实验证实该方法具有识别正确率高、速度快等优点.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈天星	西南交通大学机械工程学院	19	54	5.0	6.0
2	周喜寿	西南交通大学机械工程学院	1	5	1.0	1.0