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第2 6卷

第2期

吉首大学学报 (自然科学版 ) J o u r n a l 0 f J i s h o u U n i v e r s i t y( N a t u r a l S c i e n c e E d i i t o n )

V0 1 . 2 6 N o. 2 .

2 . 0 0 5年4月

2 O O 5

文章编号： 1 0 0 7—2 9 8 5 ( 2 0 0 5 ) 0 2—0 0 1 4—0 4

基于小波预处理的神经网络字符识别方法 .

唐圣学，何仪刚

( 1 .吉首大学物理科学与信息工程学院，湖南吉首 4 1 6 0 0 0; 2 .湖南大学电气与信息工程学院，湖南长沙 4 1 0 0 8 2 ) 摘要：提出了一种基于小波变换预处理的神经网络法的字符-/ g,￣ q法，利用小波变换对字符进行了预处理，提取文字

字符的主要能量特征，减少了字符特征识另 q的维数，与直接采用神经网络方法进行字符识另 q相比，所用的神经网络规模小， 收敛速度快，能有效识另 含有噪声的低质量模糊文字字符 . 关键词：字符识另 q;小波变换； B P网络中图分类号： T P 3 9 1 . 4 1 文献标识码： A

目前国际上有许多学者在研究字符识别，由于条件不同，解决的方法也不尽相同，因此，字符识别的研究仍具有理论和实践指导意义 .而人工神经网络是一门新兴的交叉学科，它处理信息的方式完全不同于以 往的符号逻辑系统，已经被广泛应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、智能控制等各个方面.神经网络模式识别为字符识别研究提供了一种新方法，速度较快、分类能力强、具有良好的容错能力、并行处理能力和自学习能力，因而采用神经网络识别方式是很好的选择 . 小波变换 ( Wa v e l e t T r a mf 0 n n )是2 0世纪 8 O年代后期发展起来的应用数学的一个分支，具有多分辨率

分析的特点，在时、频域都具有表征信号局部特征的能力 .如何将小波变换的优点和神经网络的优点结合 起来，于是出现了小波神经网络结构，它能够将二者的优点结合起来 .…笔者将神经网络和小波分析结合起来，对文字字符进行预处理和识别分类 .采用小波变换对字符进行多分辨分析，并提取字符在不同分级上的能量作为字符特征向量，然后采用 B P神经网络对提取的目标特征向量进行训练

学习和分类 .小波分析提取出的能量分布作为特征矢量具有维数少，抗噪能力较强等优点，因而具有较强的实用性 .

1小波变换 小波分解可以简单理解为把原始信号分解成为一个低频概貌信号和一个高频细貌信号，利用小波母函数的平移和伸缩实现的，‘ 2 它是基本小波( M o t h e r Wa v e l e t )的函数，在不同尺度因子和时间参数下与分析信号作内积的一种变换过程 .小波函数定义如下 ,

( t ): √ a

(

) .

( 1 )

对于平方可积的分析信号 ( t )∈ L ( ),经过小波变换后，系数可以表示为

c (口， 6 ):x ( t ), , ( t ) ): VⅡ l ( t ) ( 一 )口> o .

( 2 )

其中 *表示取共轭 .同样，低频概貌继续按此分解下去，高频细貌和低频概貌分别对应为信号的高频和低

收稿日期￣ 2 0 0 4—1 0—1 1

基金项目：国家自然科学基金资助项目( 5 0 2 7 7 0 1 0 );省教育厅资助课题 ( 0 4 C 4 7 6 ) 作者简介：唐圣学 ( 1 9 r 7 6一),男，湖南省蓝山县人，吉首大学物理科学与信息工程学院讲师，博士生，主要从事智能信息处理与故障诊断研究 .