字符识别毕业设计(9)

武汉科技大学本科毕业设计(论文)

第四章 系统使用说明、测试及注意事项

4.1 系统使用说明

第1步．执行程序生成主界面

图4.1程序主界面

第2步．打开样本图片

图4.2 测试样本

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第3步．对图片进行预处理

图4.3 图片预处理后的得到的样本

第4步．按“T”按钮或按“神经网络识别”按钮下的“训练网络”来训练样本

图4.4 训练失败的结果

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图4.5 训练成功的结果

第5步.打开待识别的图片 第6步.对图片进行预处理

第7步.按“R”按钮或按“神经网络识别”按钮下的“进行字符识别”来识别图像中的字符。

4．2 系统测试结果

4.2.1 数字识别

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4.2.2字母识别

4.2.3 汉字识别

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4.2.4 车牌识别

4.3 注意事项

(1).该程序设计时考虑了字符的很多变化情况，具有良好的适应性，但识别率对于倾斜字符或者不同字体的字符来说就不是很高了，甚至出现无法识别的情况。此时读者可以通过加大训练样本的数目来解决。将训练样本数目增大到150个，并考虑各种倾斜角度的以及其他几种常用字体，那么该BP网络将会有更加普遍的适应性和更高的识别率。

(2).考虑程序设计的方便，该程序中设计BP网络的目标输出的时候，假定了目标输出为“0123456789ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ京津沪冀鲁豫鄂苏皖晋湘桂闽川浙甘宁陕吉辽台”的循环。所以读者在自行设计训练样本的时候一定要注意，不要使用“鄂AX1314”这样的的训练样本，这样会导致无法训练成功。一定要遵守由“0”到“台”的顺序来设计训练样本。对于待识别的图片当然就没有这种要求。

(3).识别时不要再改动归一化信息。否则无法识别。归一化信息应该在训练之前设定，而且仅仅设定一次，特征提取才能进行，识别才能进行。

(4).待识别的图片要与训练好的权值(win.dat和whi.dat)位于同一目录中。

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