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人工神經網絡介紹及OCR軟件應用舉例

原創|行業資訊|編輯：郝浩|2013-04-09 14:16:07.000|閱讀 823 次

概述：本文主要介紹神經網絡的定義以及神經網絡在光學字符識別（OCR）軟件中的典型應用。

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是一個功能強大的數據建模工具，能夠捕獲和表示復雜的輸入/輸出關系。神經網絡技術發展的初衷是為了開發一個類似于人腦可以執行“智能”任務的人工系統。神經網絡在以下兩方面類似于人腦：

1、神經網絡通過學習獲得知識。
2、神經網絡的知識存儲在神經元間的連接強度，稱為突觸權重。

神經網絡的真正優勢在于可表示線性和非線性關系，并能通過建模數據學習這些關系。當模型數據中包含了非線性字符時，傳統的線性模型就不能滿足需要了。

 最常見的神經網絡模型是多層感知器 (MLP)。這種類型的神經網絡被稱為監督網絡，因為為了學習，它需要一個期望輸出。該種類型的神經網絡旨在通過歷史數據建立一個能將輸入正確映射到輸出的模型，以便期望輸出未知時，該模型也能生成輸出。

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MLP和許多其他的神經網絡通過一個backpropagation算法進行學習。通過backpropagation算法，輸入數據反復提交到神經網絡。每提交一次輸入數據，神經網絡的數據就與期望輸出進行對比，并記算錯誤。該錯誤被反饋到神經網絡并用于調整的權重，隨著每次迭代，錯誤減少，神經模型與期望輸出越來越接近。這個過程被稱為“訓練”。

人工神經網絡介紹及OCR軟件應用舉例

下面一個例子是神經網絡在光學字符識別（OCR）軟件中的典型應用。如今，多數文檔掃描儀都自帶了一個光學字符識別（OCR）軟件。光學字符識別（OCR）軟件允許你掃描打印文檔，并將其保存為圖像。接著光學字符識別（OCR）軟件將圖像分為幾個子圖像，每個子圖像中包含一個單獨的字母。然后將子圖像從圖像格式轉換成二進制格式，并將二進制數據傳輸到神經網絡。該神經網絡通過以往的訓練，找出字符圖像數據和數值之間的關聯，從而將所掃描的圖像轉換成電子文本格式，如Word文檔，以便對文本進行操作。市面上的許多OCR軟件都是使用神經網絡來作為分類引擎。

人工神經網絡介紹及OCR軟件應用舉例

 

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