[发明专利]基于LVQ神经网络的光学字符识别方法在审
| 申请号： | 201310709595.3 | 申请日： | 2014-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN103745213A | 公开（公告）日： | 2014-04-23 |
| 发明（设计）人： | 张煜昕;李永刚;何剑伟;周琳琦;郭力兵;李祥明;茅文浩;李清梅;胡上成;张龙 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军63680部队 |
| 主分类号： | G06K9/20 | 分类号： | G06K9/20;G06K9/60;G06N3/02 |
| 代理公司： | 江阴市同盛专利事务所(普通合伙) 32210 | 代理人： | 唐纫兰;曾丹 |
| 地址： | 214400 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于LVQ神经网络的光学字符识别方法，所述方法包括以下步骤：对待识别字符图像进行预处理，包括图像去噪、字符切分、二值化以及特征提取；将单个字符特征送入LVQ神经网络的输入层，根据竞争算法找到获胜的竞争层神经元并进行拒判检验；将符合判别条件的字符特征输入LVQ神经网络的竞争层进行识别，输出识别结果。本发明方法适应对误判率有严格要求的小字符集自动识别领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 lvq 神经网络 光学 字符 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于LVQ神经网络的光学字符识别方法，其特征在于所述方法包括以下步骤：步骤A、对待识别字符图像进行预处理，包括图像去噪、字符切分、二值化以及特征提取，本方法提取的特征为网格特征，将字符图像均分为![]()
的网格，统计每个网格中的字符像素所占的面积比例，记字符特征向量为；![]()
（1）步骤B、记![]()
为输入层神经元![]()
与竞争层神经元![]()
之间的权值，初始化![]()
及学习速率![]()
；步骤C、将字符特征向量![]()
送入LVQ神经网络输入层，设竞争层神经元的个数为m，根据竞争规则找出获胜神经元和次获胜神经元；步骤D、根据拒判规则对获胜神经元进行检验，若符合拒判条件，则将该字符标记为非目标字符，拒绝识别；否则进入步骤E；步骤E、调整神经元的权值，获胜神经元的权值按式（2）进行调整，次获胜神经元的权值按式（3）进行调整；![]()
（2）![]()
（3）步骤F、重复步骤C和E，直至全部字符被正确地分类。
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