改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在字符識別中的應(yīng)用

馮彩英　劉龍飛

【摘??要】為改善傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷，本文對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)并用于字符識別研究。首先采集來自互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集建立樣本庫，選擇合適的BP網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，并對樣本庫數(shù)據(jù)進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練;接著，對待測樣本進(jìn)行預(yù)處理操作;最后，采用訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)對待測樣本進(jìn)行識別。實驗表明：改進(jìn)算法對字符識別正確率達(dá)到了95%以上。

【關(guān)鍵詞】預(yù)處理;字符識別;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

中國分類號：TP301????????文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0?引言

在人們的日常生活中，有很多的數(shù)字化信息需要進(jìn)行人工錄入，由于耗時較長并且長時間工作會引起疲勞而不可避免地發(fā)生一些意外，這個問題自然而然成為妨礙信息化發(fā)展和生產(chǎn)力發(fā)展的主要問題。怎樣使人們不再受這種煩瑣而簡單的重復(fù)勞動的困擾，成為識別領(lǐng)域中的一個關(guān)鍵問題。手寫數(shù)字識別是光學(xué)字符識別技術(shù)的一個分支，目前大多采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別，但BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在局部極小值、學(xué)習(xí)速度慢、結(jié)構(gòu)選取上無確定準(zhǔn)則三方面缺陷，影響其識別效果。為了解決傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的缺陷，本文對傳統(tǒng)算法進(jìn)行改進(jìn)。

1?傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

當(dāng)前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是用最廣泛的模型之一，它是一種多層前饋人工網(wǎng)絡(luò)，在訓(xùn)練過程中采用的是誤差逆向傳播算法。它的學(xué)習(xí)規(guī)則是最速下降法，首先，輸入學(xué)習(xí)樣本，在訓(xùn)練過程中通過誤差反向傳播來不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差最小。具體步驟如下：

Step1：初始化，隨機(jī)給定所有權(quán)值和閾值;

Step2：采集得到訓(xùn)練樣本，并給出期望輸出數(shù)據(jù);

Step3：計算實際輸出y

（1.1）

式（1.1）中，f函數(shù)為Sigmoid函數(shù)：

（1.2）

Step4：調(diào)整權(quán)值向量，使用反向傳播算法不斷調(diào)整訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和誤差;

（1.3）

式（1.3）中，為大于零的增益，為節(jié)點j的誤差，誤差的計算根據(jù)節(jié)點j的形式不同，由公式（1.4）分別計算：

（1.4）

Step5：返回第3步重復(fù)，直至誤差達(dá)到要求結(jié)束訓(xùn)練。

不難看出，δ學(xué)習(xí)規(guī)則利用迭代運算求解權(quán)值問題，但其收斂速度慢且容易陷入局部極小。

2改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

針對第1章提到的傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺陷，本章對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)。首先采集得到訓(xùn)練樣本和期望輸出，并給出一組固定的隨機(jī)自由權(quán)值作為輸出層和隱含層之間的權(quán)值;然后，采用傳遞函數(shù)計算隱含層的實際輸出，再直接將目標(biāo)輸出作為等式的右邊，而將輸出層與隱含層之間的權(quán)向量作為未知量放于等式左邊建立方程組，從而將求得的方程組的解作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)向量。具體步驟如下：

Step1：初始化，隨機(jī)給定所有權(quán)值;

Step2：采集得到訓(xùn)練樣本，并給出期望輸出數(shù)據(jù);

Step3：計算實際輸出，根據(jù)輸入輸出模式對計算隱含層、輸出層各單元實際輸出;

Step4：計算輸出層與隱含層之間的權(quán)向量，將目標(biāo)輸出作為等式的右邊，而將輸出層與隱含層之間的權(quán)向量作為未知量放于等式左邊建立方程組，從而將求得的方程組的解作為輸出層與隱含層之間的權(quán)向量;

Step5：迭代調(diào)整權(quán)值向量，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最后訓(xùn)練的權(quán)值向量為第4步求得的權(quán)向量加上隨機(jī)固定的隱含層與輸入層的權(quán)值。

Step6：返回第3步重復(fù)，直至誤差達(dá)到要求結(jié)束訓(xùn)練。

3基于改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符識別的實現(xiàn)

由于字符經(jīng)過光電掃描或印刷時字符的質(zhì)量和紙張的質(zhì)量的影響會產(chǎn)生一些噪聲，這些噪聲的存在給字符特征的提取帶來了困難，為了提高識別的準(zhǔn)確性，在進(jìn)行字符識別之前，要對帶有干擾的字符圖像進(jìn)行預(yù)處理操作。具體流程，如圖（3.1）所示：

對字符識別采用改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行實現(xiàn)，主要過程為字符的預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練、調(diào)整各層權(quán)值和最后識別完成。具體步驟如下：

Step1：對字符圖像進(jìn)行預(yù)處理操作;

Step2：網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，根據(jù)第2章的改進(jìn)算法進(jìn)行權(quán)值初始化、權(quán)值向量調(diào)整等來反復(fù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，使網(wǎng)絡(luò)達(dá)到要求;

Step3：字符識別，將處理后的待識別字符圖像送入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別;

Step4：輸出識別結(jié)果。

圖3.1預(yù)處理流程

4?實驗結(jié)果

為了檢驗改進(jìn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)字符識別的整體效果，網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集來自互聯(lián)網(wǎng)，樣本大小為13G左右，測試數(shù)據(jù)集來自網(wǎng)絡(luò)隨機(jī)挑選的35張印刷體字符圖片，圖片字符包括數(shù)字和大小寫字母。在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時，為了使訓(xùn)練達(dá)到一定精度，設(shè)置初始迭代次數(shù)為1000次。實驗中，首先訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，然后對待識別字符圖片進(jìn)行預(yù)處理操作，最后將處理完成的圖片輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別測試，每次讀取一張含有單個或一串字符的圖片進(jìn)行實驗。實驗結(jié)果如圖4.1-4.3所示。

圖4.1訓(xùn)練過程

（a）字符圖像灰度化?????????????（b）字符圖像二值化

（c）原始圖像?????????????（d）去噪后字符圖像

（e）字符分割

圖4.2預(yù)處理結(jié)果

4.3識別結(jié)果

本次實驗一共輸入35張圖片，錯誤識別一張，識別正確率為97.14%。實驗結(jié)果表明，改進(jìn)算法可以順利處理單行的字符圖片;字符處理時間短，基本上在1s以內(nèi);系統(tǒng)對圖片去噪能力良好;可以允許字符產(chǎn)生一點點形變。

5?結(jié)論

改進(jìn)算法對印刷體字符識別正確率達(dá)到了95%以上，但是算法在識別一些字形比較相近的字符時，由于分割算法無法對字符進(jìn)行分割后的排列，導(dǎo)致識別算法出現(xiàn)錯誤。進(jìn)一步改進(jìn)分割算法以提高字符識別正確率將是下一步的研究重點。

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基金項目：

2019年校級教育教學(xué)改革研究與實踐項目（2019JGXM25）.

作者簡介：

馮彩英（1987-），女，河南商丘人，碩士，主要從事計算智能與模式識別研究.

劉龍飛（1995-），男，河南平頂山人，本科，主要從事模式識別研究.

（作者單位：商丘工學(xué)院信息與電子工程學(xué)院）