论文摘要：BP网络在印刷体识别中的应用研究和实践

随着计算机运算速度和容量的飞速提高，计算机软件的不断丰富，以及生物神经网络的深入研究，人工神经网络的技术也得到了较快发展，人工神经网络被广泛运用在预测、勘探、医学分析、导航以及识别技术等领域。本论文主要研究基于人工神经网络的印刷体文字识别的设计与实现。基于BP网络的印刷体文字识别系统是一个对输入包含印刷体文字的图形进行处理和识别的系统，识别结果是文字结果（而不是图形）。可以把本系统理解为一个模仿人脑进行识别文字的仿真系统。本系统研究的文字目前仅限于印刷体的楷体、宋体、黑体，不涉及手写体（市场上目前存在手写体识别产品，比如汉王手写输入板）。印刷体的识别是目前比较成熟的技术。不同于一般OCR(Optical Character Recognition)技术，它们多采用结构分析的方法进行文字识别，本系统的创新在于运用BP(Back Propagation)神经网络算法来进行文字识别。BP网络是人工神经网络中技术比较成熟和应用较广泛的一种。同时，本系统需要预先对输入的图进行分离，分离出单字图，以此作为神经网络的输入并识别出结果。该系统还包括对识别出的结果进行保存和检索的能力。

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