基于小波包分析和BP神经网络的字符识别方法
利用小波包分析具有提取图像时、频两域细节和局部特征的能力，提出了将字符图像的小波包分析和BP神经网络相结合以达到识别字符的新方法。该方法首先对字符图像进行小波包分解，然后对分解系数进行重构，求得重构图像的能量；然后提取了不同字符图像的能量构造成能量特征向量，作为神经网络的输入；然后通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法，创建BP神经网络；最后通过神经网络模型进行训练。实验证实该方法具有识别正确率高、速度快等优点。
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