0 引言

　　目前，在字符識別的研究中，最常見的識別方法就是先建立字符庫，或儲存字符信息模板，或存儲字符特征信息，在進行識別時，將待識別字符與字符庫中的信息進行逐個比對，進而識別出待識別字符。由此衍生出來算法有兩種：基于模板匹配的字符識別法、基于特征統(tǒng)計匹配的字符識別法[1-3]。模板匹配算法的高速識別和特征統(tǒng)計匹配識別算法的簡單原理，讓這兩種算法得以廣泛應(yīng)用，然而當(dāng)面對批量圖書文字、字體種類繁多、識別字體模糊等問題時，以上兩種算法在識別準(zhǔn)確率、程序魯棒性、適應(yīng)性上都顯得不夠理想。

　　由此，本文運用一種新方法解決以上問題——基于感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的字符識別法。通過仿真實驗，對算法進行改良、數(shù)據(jù)分析與比較，驗證了全新算法較目前常規(guī)算法的卓越性能優(yōu)勢。

1 字符識別器的設(shè)計

　　1.1 感知機網(wǎng)絡(luò)模型

　　感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)在仍處于發(fā)展階段，主要應(yīng)用在模糊識別領(lǐng)域中。在識別字符時，神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)先對待識別字符進行特征提取，然后用所獲得的特征來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器。它的優(yōu)點是識別器自身可進行學(xué)習(xí)訓(xùn)練，識別器的容錯能力強，識別率高。

　　其基本思想是將一些類似生物神經(jīng)元的處理單元構(gòu)成一個計算網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)如何對“模式”進行識別和分類。

　　感知機模型是一種具有權(quán)值元素的前饋網(wǎng)絡(luò)，通常由感知層S（Sensory）、連接層A（Association）和反應(yīng)層R（Response）構(gòu)成[4]。

　　1.2 感知機網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過程

　　如圖1所示，當(dāng)輸入X時，經(jīng)過神經(jīng)元的計算，得出實際輸出值。這個實際輸出值與期望輸出值進行比較，并進行誤差計算，如果誤差為0，則輸出；如果誤差不為0，則進行學(xué)習(xí)，修改閾值t，其算法為e(t，0)[5]。

　　閾值被修改后，重復(fù)進行以上工作，直至實際輸出數(shù)據(jù)與期望輸出數(shù)據(jù)相同，學(xué)習(xí)結(jié)束。

2 字符識別器的實現(xiàn)

2.1 實例

　　設(shè)計并訓(xùn)練一個印刷字符分類器。如圖2所示，用位圖形式表示的L和I印刷字符分別用白色和黑色象素表示0和1。分類器用一個離散雙極型感知機構(gòu)成，有10個輸入權(quán)值，包括閾值在內(nèi)。

　　2.2 字符識別器的學(xué)習(xí)步驟

　　(1)初始化

　　初始化突觸權(quán)值w，在連到神經(jīng)元k的突觸j上的輸入信號xj被乘以k的突觸權(quán)值wkj。突觸權(quán)值wkj在[-1，1]隨機產(chǎn)生，產(chǎn)生后固定不變。將A層至R層的連接權(quán)向量Wi及輸出單元的閾值t賦予[-1，+1]區(qū)間的隨機值[5]。

　　初始化印刷字符L和I的輸入值：

　　x1=[1 0 0 0；1 0 0 0；1 0 0 0；1 1 1 1]；

　　//用矩陣x1表示印刷字符L

　　x2=[0 1 0 0；0 1 0 0；0 1 0 0；0 1 0 0；]；

　　//用矩陣x2表示印刷字符I

　　初始化期望值：

　　y1=1；

　　y2=1；//變量y為程序希望輸出的值

　　初始化學(xué)習(xí)率：

　　a1=0.100000；

　　a2=0.100000；//a為程序每次學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)率

　　初始化連接權(quán)W：

　　r1=rand(3)；//隨機矩陣[0，1]

　　w=2*r1-1；//隨機矩陣[-1,1]；A～R層的權(quán)值；w隨

　　機產(chǎn)生，產(chǎn)生后固定不變

　　初始化閾值t：

　　r1=rand；//產(chǎn)生隨機數(shù)

　　t=r1*2-1；//閾值(隨機產(chǎn)生)；t 隨機產(chǎn)生，產(chǎn)生后隨

　　學(xué)習(xí)而被修正

　　(2)隨機選取一輸入模式uk加到網(wǎng)絡(luò)的輸入端，用于求輸入信號被神經(jīng)元的相應(yīng)突觸加權(quán)的和uk。這個操作構(gòu)成一個線性組合器，如式(1)所示[6]：

　　(3)計算網(wǎng)絡(luò)的實際輸出：

　　式中，uki為第i次uk輸入；f(x)為雙極階函數(shù)(激活函數(shù))，用來限制神經(jīng)元輸出振幅。由于它將輸出信號壓制到允許范圍之內(nèi)的一定值，故而激活函數(shù)也稱為壓制函數(shù)。通常，一個神經(jīng)元輸出的正常幅度范圍可寫成單位閉區(qū)間[-1，+1]：

　　(4)計算輸出層單元的期望輸出與實際輸出之間的誤差：

　　dk=yk-y(4)

　　(5)修正A層各單元與輸出層R之間的連接權(quán)與閾值：

　　式中dk；i=1，2，3…n；N為學(xué)習(xí)次數(shù)；α、β為正常數(shù)，稱學(xué)習(xí)率（0<α<1，0<β<1）。

　　(6)返回第(2)步，直到m個輸入模式全部計算完。

　　(7)返回第(2)步，反復(fù)學(xué)習(xí)，直到誤差 dk（k=1，2，…，m）趨于零或小于預(yù)先給定的誤差。

　　(8)學(xué)習(xí)結(jié)束。學(xué)習(xí)結(jié)束后網(wǎng)絡(luò)將學(xué)習(xí)模式分布記憶在連接權(quán)之中，當(dāng)再給網(wǎng)絡(luò)提供已記憶的輸入模式時，網(wǎng)絡(luò)將計算出期望的輸出yk值，并可根據(jù)yk為+1或-1判斷出這一輸入模式屬于記憶中的哪種或接近于哪一種模式[7]。

3 仿真實驗與分析

　　3.1 實驗環(huán)境

　　實驗環(huán)境見表1。

　　3.2 實驗結(jié)果

　　(1)第1次學(xué)習(xí)

　　連接權(quán)w：-0.384 5-0.339 0-0.548 2

　　         -0.197 50.888 6-0.658 6

　　          0.141 8-0.210 5-0.344 7

　　閾值(第1次被修正)：t=0.271 4；誤差(第1次被修正)：d1=2；誤差(第1次被修正)：d2=2。

　　(2)第2次學(xué)習(xí)

　　連接權(quán)w：-0.184 5-0.339 0-0.548 2

　　          0.002 50.888 6-0.658 6

　　          0.341 8-0.010 5-0.144 7

　　閾值(第2次被修正)：t=0.471 4；誤差(第2次被修正)：d1=2；誤差(第2次被修正)：d2=0。

　　(3)第3次學(xué)習(xí)

　　連接權(quán)w：0.015 5-0.339 0-0.548 2

　　         0.202 50.888 6-0.658 6

　　         0.541 80.189 50.055 3

　　閾值(第3次被修正)：t=0.671 4；誤差(第3次被修正)：d1=2；誤差(第3次被修正)：d2=0。

　　(4)第4次學(xué)習(xí)

　　連接權(quán)w：0.015 5-0.339 0-0.548 2

　　         0.202 50.888 6-0.658 6

　　         0.541 80.189 50.055 3

　　閾值(第4次被修正)：t=0.671 4；誤差(第4次被修正)：d1=0；誤差(第4次被修正)：d2=0。

　　學(xué)習(xí)總次數(shù)為4次，最終確定的連接權(quán)矩陣W：

　　          0.015 5-0.339 0-0.548 2

　　          0.202 50.888 6-0.658 6

　　          0.541 80.189 5 0.055 3

　　閾值：t=0.671 4；誤差：d1=0；誤差：d2=0。

　　程序每次執(zhí)行結(jié)果都不一樣，這是因為步驟(1)中w初始值不同。以上只是其中一種情況。

　　3.3 實驗分析

　　上述實驗經(jīng)過了4次學(xué)習(xí)之后，兩個印刷字符的閾值被鎖定為0.671 4，此時兩圖的學(xué)習(xí)誤差均為0，結(jié)果符合預(yù)期要求。

　　實驗結(jié)果表明，程序會根據(jù)隨機產(chǎn)生的連接權(quán)進行計算，通過有導(dǎo)師學(xué)習(xí)逐步改變閾值，并計算出每次學(xué)習(xí)的誤差，直到學(xué)習(xí)誤差為0時結(jié)束。

　　為了驗證這個實驗的準(zhǔn)確性，本文對程序進行了4 000次的隨機測試，并對數(shù)據(jù)進行抽樣記錄。

　　根據(jù)統(tǒng)計可以看出，要識別出這兩個字符，最多進行10次學(xué)習(xí)，最少只需學(xué)習(xí)4次，平均學(xué)習(xí)6.95次。忽略兩極分布情況，大部分學(xué)習(xí)次數(shù)為[5，8]，數(shù)據(jù)波動小，穩(wěn)定性較好。

　　在源代碼中，加入時間統(tǒng)計代碼“tic；toc；”，便可精確計算每次學(xué)習(xí)的運行時間，大部分實驗耗時0.004～0.09 s之間，平均耗時0.006 812 56 s。

　　根據(jù)實驗數(shù)據(jù)可以看出，感知機字符識別器要想識別兩個字符，平均學(xué)習(xí)6.95次，耗時0.006 8 s，每識別出一個字符，需耗時0.003 4 s。按此數(shù)據(jù)推算，完成一段字?jǐn)?shù)為8 000字的文章字符識別，只需要耗時27.201 6 s。據(jù)統(tǒng)計，國人對漢字閱讀速度一般為400字/min[8]，想要完成8 000字的閱讀，需耗時20 min，而掌握“速讀”技巧的人能以4 000字/min的速度閱讀書籍和資料，完成8 000字的閱讀也需要耗費2 min。通過對比得知，基于感知機網(wǎng)絡(luò)的字符識別器的識別速度是普通人的32.64倍數(shù)，是頂尖閱讀學(xué)者的3.26倍，從識別速度的角度的來看，識別器完全達(dá)到了實際應(yīng)用的要求。

　　通過實驗可以看出，基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的字符識別器具有自我學(xué)習(xí)的能力，在每次的學(xué)習(xí)過程中，識別器會進行自我糾正；在實際的應(yīng)用中，該識別器不需要預(yù)先建立數(shù)據(jù)庫，可以減少程序的體積；對字符的噪音、不完整、傾斜等都具有較強的適應(yīng)能力，容錯能力和魯棒性都要優(yōu)于另外兩種常用方法；具有較高的并行分布能力和聯(lián)想存儲能力，大大提高了字符識別器的識別效率。

4 總結(jié)

　　本文詳細(xì)分析了基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的字符識別器，并對這個識別器進行了4 000次的實驗與分析，通過與人腦閱讀速度相比，得出識別器的識別速度是普通人的32.64倍，是專業(yè)學(xué)者的3.62倍數(shù)。從識別率與識別速度兩方面來看，本次試驗達(dá)到了設(shè)計的要求。

　　在未來，字符識別它能大大提高信息采集的速度，減輕人們的工作強度。現(xiàn)在市面上已經(jīng)有越來越多基于字符識別的產(chǎn)品出現(xiàn)，例如：步步高點讀機等。隨著網(wǎng)絡(luò)的普及，大數(shù)據(jù)時代的來臨，字符識別技術(shù)在簽名識別、手寫體和印刷體字符識別、目標(biāo)檢測與識別、車牌識別等領(lǐng)域都將會揮下重彩濃墨的一筆。

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