字符识别系统技术方案

本实用新型专利技术公开了一种字符识别系统，包括图像采集设备、接口电路、CPU、设备驱动电路、系统调用接口电路和人机交互设备，所述图像采集设备通过接口电路与CPU双向通信，所述系统调用接口电路通过设备驱动电路与CPU双向通信，所述人机交互设备与系统调用接口电路，图像采集设备和接口电路主要用于图像采集并向CPU输入样本，CPU采用BP算法对样本进行学习并形成能识别字符的神经网络，所形成的神经网络对字符图像进行识别，并判断识别是否成功；通过使用BP神经网络算法对所采集的字符图像进行识别计算，并在计算过程中对BP神经网络隐含节点的误差进行梯度计算，对BP网络的连接权进行修正，确保识别准确性，提高效率。

Character recognition system

The utility model discloses a character recognition system, including image acquisition equipment, CPU equipment, interface circuit, drive circuit, system call interface circuit and man-machine interface device, the image acquisition device through the interface circuit and CPU interface circuit of two-way communication, the system driver and CPU communication circuit through the two-way equipment. Interactive device and system call interface circuit, image acquisition device and interface circuit is mainly used for image acquisition and input data to CPU, CPU uses BP algorithm to learn the sample and can form character recognition neural network, neural network formed by the recognition of character image, and identify whether the character image of success; the acquisition of the identification using BP neural network algorithm, and in the process of calculation of BP neural network hidden node error Line gradient calculation, the right to connect the BP network to be amended to ensure the accuracy of identification, improve efficiency.

【技术实现步骤摘要】

本技术涉及字符识别
，尤其涉及一种基于BP神经网络的字符识别系统。
技术介绍
字符识别是模式识别的一个分支，它能大大提高信息的采集录入速度，减轻人们的工作强度，随着计算机技术的飞速发展，字符识别技术多年来不断改进和完善，现在已经广泛应用于各个领域，使大量的文档资料能快速、方便、省时省力和及时地自动输入计算机，实现信息处理的电子化。研究字符识别技术的一个直接而现实的意义是解决文字信息的高速、有效、方便、自动第输入到计算机的问题，另一方面，研究光学字符识别技术在社会生活的其他领域也有着重要意义，因此研究开发一种能够高效、准确对字符进行识别的系统是本领域急需解决的问题。
技术实现思路
本技术所要解决的技术问题是提供一种字符识别系统，确切的说是一种基于BP神经网络算法的字符识别系统，通过使用BP神经网络算法对所采集的字符图像进行识别计算，并在计算过程中对BP神经网络隐含节点的误差进行梯度计算，对BP网络的连接权进行修正，确保识别准确性，能够有效提高识别效率。为解决上述技术问题，本技术所采取的技术方案是：一种字符识别系统，包括图像采集设备、接口电路、CPU、设备驱动电路、系统调用接口电路和人机交互设备，所述图像采集设备通过接口电路与CPU双向通信，所述系统调用接口电路通过设备驱动电路与CPU双向通信，所述人机交互设备与系统调用接口电路，图像采集设备和接口电路主要用于图像采集并向CPU输入样本，CPU采用BP算法对样本进行学习并形成能识别字符的神经网络，所形成的神经网络对字符图像进行识别，并判断识别是否成功。所述CPU采用BP算法对样本进行学习后形成的能识别字符的神经网络识别过程如下：第一步：给定输入特征向量和期望输出；第二步：计算隐含量和输出层各单元输出；第三步：计算期望值与实际输出的误差；第四步：判断第三步形成的误差是否满足要求，如果满足要求则结束，如果不能满足要求则进行第五步：第五步：计算隐含层节点的误差；第六步：计算误差梯度；第七步：修正隐含层与输出层的连接权；第八步：修正隐含层与输入层的连接权，并返回第二步重新计算隐含量、输出层个单元输出，直至期望值与实际实处的误差满足要求。采用上述技术方案所产生的有益效果在于：通过使用BP神经网络算法对所采集的字符图像进行识别计算，并在计算过程中对BP神经网络隐含节点的误差进行梯度计算，对BP网络的连接权进行修正，确保识别准确性，能够有效提高识别效率，另外在图像处理过程中依次采用灰度化、二值化、去噪、字符细化和变形矫形步骤的处理，改善输出和输入质量，提高识别准确率。附图说明图1是本系统原理框图；图2是本系统流程图；图3是BP算法流程图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本技术作进一步详细的说明。为解决现有字符识别准确率低和效率低的问题，本技术提供一种字符识别系统，包括图像采集设备、接口电路、CPU、设备驱动电路、系统调用接口电路和人机交互设备（参见附图1），所述图像采集设备通过接口电路与CPU双向通信，所述系统调用接口电路通过设备驱动电路与CPU双向通信，所述人机交互设备与系统调用接口电路，图像采集设备和接口电路主要用于图像采集并向CPU输入样本，CPU采用BP算法对样本进行学习并形成能识别字符的神经网络，所形成的神经网络对字符图像进行识别，并判断识别是否成功。所述CPU采用BP算法对样本进行学习后形成的能识别字符的神经网络识别过程如下：第一步：给定输入特征向量和期望输出；第二步：计算隐含量和输出层各单元输出；第三步：计算期望值与实际输出的误差；第四步：判断第三步形成的误差是否满足要求，如果满足要求则结束，如果不能满足要求则进行第五步：第五步：计算隐含层节点的误差；第六步：计算误差梯度；第七步：修正隐含层与输出层的连接权；第八步：修正隐含层与输入层的连接权，并返回第二步重新计算隐含量、输出层个单元输出，直至期望值与实际实处的误差满足要求（参见附图3）。在具体应用过程中，首先需要对通过图像采集设备采集到的图像进行处理，在图像处理过程中首先对采集到的图像进行灰度化处理，灰度化处理是指把含有亮度和色彩的彩色图像变换成灰度图像的过程，其处理方法主要有最大值法、平均值法和加权平均值法，一般采用适合人眼感受的加权平均值法，第二步进行二值化，同步闭值吧灰度图像处理成二值图像，二值化后的图像呈现出明显的黑白效果，图像上要么是黑，要么是白，将图像二值化的目的就是使字符区域呈现为黑色，背景区域呈现为白色，最后依次通过去噪、字符细化和变形矫形等步骤将识别出的字符呈现出来。总之，本技术通过使用BP神经网络算法对所采集的字符图像进行识别计算，并在计算过程中对BP神经网络隐含节点的误差进行梯度计算，对BP网络的连接权进行修正，确保识别准确性，能够有效提高识别效率，另外在图像处理过程中依次采用灰度化、二值化、去噪、字符细化和变形矫形步骤的处理，改善输出和输入质量，提高识别准确率。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种字符识别系统，其特征在于：包括图像采集设备、接口电路、CPU、设备驱动电路、系统调用接口电路和人机交互设备，所述图像采集设备通过接口电路与CPU双向通信，所述系统调用接口电路通过设备驱动电路与CPU双向通信，所述人机交互设备与系统调用接口电路，图像采集设备和接口电路主要用于图像采集并向CPU输入样本，CPU采用BP算法对样本进行学习并形成能识别字符的神经网络，所形成的神经网络对字符图像进行识别，并判断识别是否成功。

【技术特征摘要】
1.一种字符识别系统，其特征在于：包括图像采集设备、接口电路、CPU、设备驱动电路、系统调用接口电路和人机交互设备，所述图像采集设备通过接口电路与CPU双向通信，所述系统调用接口电路通过设备驱动电路与CPU双向通...

【专利技术属性】
技术研发人员：王寅龙，高秀峰，齐剑锋，李玺，陈利军，李志祥，王帅，李婷，李前进，
申请(专利权)人：中国人民解放军军械工程学院，
类型：新型
国别省市：河北;13