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人工神經(jīng)網(wǎng)絡介紹及OCR軟件應用舉例

原創(chuàng)|行業(yè)資訊|編輯：郝浩|2013-04-09 14:16:07.000|閱讀 813 次

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

是一個功能強大的數(shù)據(jù)建模工具，能夠捕獲和表示復雜的輸入/輸出關系。神經(jīng)網(wǎng)絡技術發(fā)展的初衷是為了開發(fā)一個類似于人腦可以執(zhí)行“智能”任務的人工系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡在以下兩方面類似于人腦：

1、神經(jīng)網(wǎng)絡通過學習獲得知識。
2、神經(jīng)網(wǎng)絡的知識存儲在神經(jīng)元間的連接強度，稱為突觸權重。

神經(jīng)網(wǎng)絡的真正優(yōu)勢在于可表示線性和非線性關系，并能通過建模數(shù)據(jù)學習這些關系。當模型數(shù)據(jù)中包含了非線性字符時，傳統(tǒng)的線性模型就不能滿足需要了。

最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡模型是多層感知器 (MLP)。這種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡被稱為監(jiān)督網(wǎng)絡，因為為了學習，它需要一個期望輸出。該種類型的神經(jīng)網(wǎng)絡旨在通過歷史數(shù)據(jù)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。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡介紹及OCR軟件應用舉例

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

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下面一個例子是神經(jīng)網(wǎng)絡在光學字符識別（OCR）軟件中的典型應用。如今，多數(shù)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(shù)據(jù)傳輸?shù)缴窠?jīng)網(wǎng)絡。該神經(jīng)網(wǎng)絡通過以往的訓練，找出字符圖像數(shù)據(jù)和數(shù)值之間的關聯(lián)，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(jīng)網(wǎng)絡來作為分類引擎。

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