数字识别算法matlab,谁能给我一个最简单的模板匹配数字识别算法，

Dear 丶 2023-01-14 05:52 191阅读 0赞

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4.1字符模板制作：

模板的要求是与要识别的字符的字体格式一致，实验中采用word上的标准字符，通过截图软件截图后按照3-6步的处理过程制作出需要的字符模板，从0到9共10个数字，A到Z共26个字母。

4.2 字符模板归一化

在满足识别率的条件下，尽量采用小模板识别可以提神运算速度，具体的模板大小，可以根据后面的与待识别字符的比较中调节。

4.3识别过程：

将待识别字符与字符模板做同样的归一化处理，然后遍历与字符模板比较，处理方法为先和字符模板做差，然后计算做差后的图像的总像素值，如果小于每一个阈值，则表示该待识别字符和该模板是同一个字符，这样就完成了一次识别。

循环对要识别的字符做同样的处理就可以识别出所有的字符，将结果保存在字符串中。

五 BP神经网络字符识别

BP(Back Propagation)网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hide layer)和输出层(outputlayer)。

BP (Back Propagation)神经网络，即误差反传误差反向传播算法的学习过程，由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经进一步处理后，完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练的过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者预先设定的学习次数为止。

BP神经网络模型BP网络模型包括其输入输出模型、作用函数模型、误差计算模型和自学习模型。

(1)节点输出模型

隐节点输出模型：Oj=f(∑Wij×Xi-qj) (1)

输出节点输出模型：Yk=f(∑Tjk×Oj-qk) (2)

f-非线形作用函数；q -神经单元阈值。

图1 典型BP网络结构模型

(2)作用函数模型

作用函数是反映下层输入对上层节点刺激脉冲强度的函数又称刺激函数，一般取为(0,1)内连续取值Sigmoid函数： f(x)=1/(1+e) (3)

(3)误差计算模型

误差计算模型是反映神经网络期望输出与计算输出之间误差大小的函数：

Ep=1/2×∑(tpi-Opi) (4)

tpi- i节点的期望输出值；Opi-i节点计算输出值。