辽宁石油化工大学学报 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (6): 74-78.DOI: 10.3696/j.issn.1672-6952.2014.06.016
摘要: 摘 要: 由于字符的种类繁多, 并且同一字符又有多种字体, 而传统的字符识别方法不能充分利用字符本身
的特征, 因此造成识别的字符种类单一、 识别效果不理想等问题。提出一种通过字符特征叠加提取结合B P神经网
络识别字符的方法, 从单一字符图像中提取到更多的字符特征, 利用B P神经网络自我学习的特点, 设计了字符识别
系统, 再用 VC编程完成识别过程的仿真。结果证明, 用本文提出的方法进行字符识别, 识别的字符种类多、 识别率
高、 识别时间短。
沈清波,常龙昆. 基于字符特征叠加提取与B P神经网络的字符识别[J]. 辽宁石油化工大学学报, 2014, 34(6): 74-78.
Shen Qingbo, Chang Longkun. Research on Character Recognition Based on Repeated Character Feature Extraction and BP Network[J]. Journal of Liaoning Petrochemical University, 2014, 34(6): 74-78.