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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
下　载: 13次
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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。

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

基于递归神经网络的字符识别系统研究

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