基于BP神经网络的手写数字识别系统

针对多数机构面临的大规模报表数据录入问题,提出了一种基于BP神经网络的手写数字识别系统。对输入图像进行图像预处理、图像分割和特征提取,随后将提取的特征信息输入到已经训练好的BP神经网络进行分类识别。训练数据包含140幅大小归一的数字图片,其中100幅作为训练集,40幅作为验证集,并以10幅带有若干手写体数字的图片作为测试集进行识别分析。经Matlab仿真实验结果表明,该分类器具有较短的收敛时间和较为理想的识别精度,在实际工作中具有良好的应用价值。