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基于递归神经网络的字符识别系统研究
作 者: 刘庭海
导 师: 杨长兴
学 校: 中南大学
专 业: 信息与通信工程
关键词: 字符识别 递归神经网络 联想记忆 吸引子
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2012年
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内容摘要
字符与我们日常生活密切相关。随着计算机技术的发展,文本和数据的自动读入技术逐渐成为热门研究领域。本文的研究内容属于图像识别技术课题的一部分,主要研究字符的识别。递归神经网络是模拟人脑的重要工具,它具有并行处理、容错性能好的特点。联想记忆是基于内容存储的记忆,是人脑的特有功能。联想记忆分为自联想记忆和异联想记忆。递归神经网络能较好的实现人脑的这种功能,只要通过训练,神经网络就能很好地记忆和识别人脸、文字等信息。本文首先讨论了人工神经网络、图像处理等相关的理论知识,然后对于图像识别中的字符识别进行了研究,设计了基于递归神经网络的自联想记忆和异联想记忆字符识别算法,最后给出了基于这种算法的字符识别系统。基本的思想是训练递归神经网络,使得网络能够记住字符,从而达到识别字符的目的。神经网络的输出是收敛到渐近稳定的状态(吸引子),所以字符模式是由神经网络的吸引子记住的。所有能收敛到吸引子的网络的初始值的集合即吸引域,而从吸引域出发的初始值都能收敛到吸引子,也就说网络的输出能收敛到正确的字符,因此我们所给的算法具有容错性能。
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全文目录
摘要 4-5 ABSTRACT 5-6 目录 6-8 第一章 绪论 8-11 1.1 研究背景及意义 8-9 1.2 国内外研究现状和发展趋势 9 1.3 研究目标 9-10 1.4 本文的组织结构 10-11 第二章 人工神经网络 11-19 2.1 BP神经网络 11-12 2.2 递归神经网络 12-18 2.2.1 Hopfield神经网络 12-13 2.2.2 细胞神经网络 13-14 2.2.3 多值的细胞神经网络 14-18 2.3 脉冲神经网络 18-19 第三章 神经网络在图像处理中的应用 19-33 3.1 图像处理的基本知识 19-22 3.2 二值细胞神经网络图像处理实例 22-26 3.3 多值细胞神经网络图像处理实例 26-31 3.4 多值细胞神经网络电路实现 31-33 第四章 递归神经网络字符识别算法 33-45 4.1 联想记忆的基本概念 33-35 4.1.1 自联想记忆 33-34 4.1.2 异联想记忆 34-35 4.2 联想记忆字符识别算法 35-39 4.3 字符识别实例 39-45 第五章 递归神经网络字符识别系统设计 45-53 5.1 字符识别系统 45-46 5.2 字符识别系统实现 46-52 5.2.1 字符识别模块设计 46-47 5.2.2 汽车车牌识别实现 47-52 5.3 结论 52-53 第六章 总结与展望 53-55 6.1 总结 53 6.2 展望 53-55 参考文献 55-60 致谢 60
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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