英文字母识别的Matlab原代码

英文字母识别的Matlab原代码

S1=10;

[alphabet,targets]=prprob;

[R,Q]=size(alphabet);% alphabet在prprob函数中有定义

[S2,Q]=size(targets); % targets在prprob函数中有定义

P=alphabet;

net=newff(minmax(P),[S1 S2],{ 'logsig ' 'logsig '}, 'traingdx ');

net.LW{2,1}=net.LW{2,1}*0.01;

net.b{2}=net.b{2}*0.01;

netn=net;

netn.trainParam.goal=0.6;

netn.trainParam.epochs=300;

T=[targets targets targets targets];

for pass=1:10

P=[alphabet, alphabet, ...

(alphabet+randn(R,Q)*0.1), ...

(alphabet+randn(R,Q)*0.2)];

[netn,tr]=train(netn,P,T);

end

noise_range=0:0.05:0.5;

max_test=100;

T=targets;

for i=1:11

noiselevel(i)=noise_range(i);

errors1(i)=0;

errors2(i)=0;

for j=1:max_test

P=alphabet+randn(35,26)*noiselevel(i); % 测试未经误差训练的网络

A=sim(net,P);

AA=compet(A);

errors1(i)=errors1(i)+sum(sum(abs(AA-T)))/2; % 测试经过误差训练的网络An=sim(netn,P);

AAn=compet(An);

errors2(i)=errors2(i)+sum(sum(abs(AAn-T)))/2;

end

end

figure

plot(noise_range,errors1*100, '-- ',noise_range,errors2*100);

title( '识别错误率');

xlabel( '噪声指标');

ylabel( '未经误差训练的网络- - 经过误差训练的网络--- ');

对于标准的英文字库，Matlab已经有专门的函数了，

> > help prprob

PRPROB Character recognition problem definition

[ALHABET,TARGETS] = PRPROB()

Returns:

ALPHABET - 35x26 matrix of 5x7 bit maps for each letter.

TARGETS - 26x26 target vectors.

上面的程序中这里像素比较少，直接两个图形比对，把7*5的数据送入神经网络中去训练就行了。但对于多像素点应该需要特征判断。