字符识别毕业设计(5)

武汉科技大学本科毕业设计(论文)

当然，也可以按顺时针方向进行，所构成的边界链码完全不同逆时针方向行进的情况。因此，边界链码具有行进的方向性，在具体应用时必须加以注意。 有了链码的方向链后，再加上一些标识码，即可构成链码。常用的标识码有两种：

(1) 加上特殊专用的链码结束标志。如采用“!”作为结束标志，则图2-3(b)的链码应为556570700122333!。

(2) 标上起始点的坐标。如图图2-3(b)的链码为556570700122333xyz，xyz为起始点S的坐标，用3位8进制数表示。

从链码可以得出边界的许多形状特征： (1) 链的长度

(2.24)

其中。表示方向链中偶数码的数目，此表示奇数码的个数。奇数的用人的权重修正后，边界的长度检测时可以弥补图像离散化的误差。

(2) 边界所表示区域的宽度和高度

设方向链为{a1 a2 a3?an}，定义ai在x轴上的分量为aix，在y轴上的分量为aiy则：

ai=0时，aix＝1，aiy＝0 ai=1时，aix＝1，aiy＝1 ai=2时，aix＝0，aiy＝1 ai=3时，aix＝－1，aiy＝1 ai=4时，aix＝－1，aiy＝0 ai=5时，aix＝－1，aiy＝－1 ai=6时，aix＝0，aiy＝－1 ai=7时，aix＝1，aiy＝－1 设x0和y0是起始点的坐标，则：

(2.25) (2.26)

(3) 链码所包围的区域面积：

(2.27)

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(2.28)

(4) 假如两个像素点可由方向链联接{a1 a2 a3?an}，则这两点的距离为：

(2.29)

上述的区域特征用链码来计算，计算比较简单。但是在描述形状时，信息并不完全，这些数值特征与具体的形状之间并不—一对应。因此，不能只用这些数值进行形状识别，必须与其他特征信息相结合使用，作为补充信息，却能大大提高系统的识别性能。

2.2 神经网络

2.2.1 人工神经元

生物神经网络（BNN）信息传递过程为多输入单输出（MISO）系统，信号为脉冲，当脉冲到达突触前膜时，前膜释放化学物质，结果在突触后产生突触后电位，其大小与脉冲密度有关（时间总合效应），并且各通道都对电位产生影响（空间总合效应）。ANN等效模拟电压近似BNN脉冲密度，仅有空间累加无时间累加（可认为时间累加己隐含于等效模拟电压之中）。

1．神经元模型

神经元是人工神经网络的基本处理单元，它一般是一个多输入/多输出的非线性元件。神经元输出除受输入信号的影响之外，同时也受到神经元内部其他因素的影响，所以在人工神经元的建模中，常常还加有一个额外输入信号，称为偏差（Bats）， 有时也称为阀值或门限值。见图2.4。

图2.4 基本神经元模型

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上图a=f(wp)是不加偏差的输入输出关系，其中w是权重，p是输入；a=f(wp+b)是带偏差的输入输出关系，w、p意义同上，b是偏差，f是所谓的作用函数。 经过抽象，可得到数学表达式如下：

(2.30)

(2.31)

ωi： 数值(Weigthts)； θ：阀值(Threshold)；

б(s)：作用函数(Activated Transfer Function)。

作用函数的基本作用是：

(1) 控制输人对输出的激活作用； (2) 对输入、输出进行函数转换；

(3) 将可能无限域的输入变换成指定的有限范围内的输出。 2．几种常用的作用函数

包括阀值型（硬限制型）、线性型、S型函数(Sigmoid)、辐射基函数等。 下面各图形中的 n（W*P十b）是输入，a是输出。

(1)．阀值型（硬限制型） 有两种形式，第一种是：

(2.32)

当输入大于0时，输出为1；输入小于0时，输出为0。见图2.5。

图2.5 阈值型作用函数一

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第二种是：

(2.33)

也就是当输入大于0时，输出为1；反之为-1。见图2.6。

图2.6 阈值型作用函数二

(2)．线性型

也有两种情况，全线性型和正线性型，如下： ① 全线性

A=f (W*P+b)=W*p+b (2.34)

此时输出与输入成正比关系。见图2.7。

图2.7 全线性作用函数

②．正性型

(2.35)

当输入大于0时，输出与输入成正比关系；反之，输出恒为0；见图2.8。

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图2.8 正线性作用函数

(3)．S型函数（Sigmoid）

也有两种可能的函数类型。

① 对数正切

y=1/(e-n+1) (2.36) 输出与输入成对数正切关系，见图2.9。

图2.9 S型函数（对数正切）

② 双曲正切

y=tanh(n) (2.37) 输入与输出成双曲正切关系，见图2.10。

图2.10 S型函数（双曲正切） (4)．辐射基函数

① 高斯函数

函数的形状见图2.11。

图2.11 辐射基函数（高斯函数）

② 三角波函数

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