基于Hopfield网络的手写体汉字识别系统

• 作者: 崔泽乾 白云杰 韩阳 陈丽芳
• 来源期刊: 华北理工大学学报（自然科学版）
• 关键词: 汉字识别 Hopfield神经网络 深度学习 图像分割
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 数理科学、计算机|Mathematical Science and Computer
• 页码范围: 123-131
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.43
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-2716.2021.02.018

摘要

针对基于Hopfield网络算法实现的手写汉字体识别系统,使用Python语言中Numpy和Cv2库对数据进行预处理,通过Neurolab库训练Hopfield神经网络,编写相似度对比算法对其进行改进,采用Pyqt5实现功能的可视化.研究结果表明,该汉字体识别系统具有图片识别和手写识别两大功能.采用改进后的Hopfield神经网络算法,该系统的识别效率有了很大的提升,识别准确度保持在80％以上,并且具有良好的兼容性.