[发明专利]一种光学字符识别方法有效
| 申请号： | 201810933249.6 | 申请日： | 2018-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN109086771B | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 李建平;顾小丰;胡健;张马路;薛庆弢;苌浩阳;李顺利;蒋胜 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06N3/04;G06N3/063;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都正华专利代理事务所(普通合伙) 51229 | 代理人： | 陈选中 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了光学字符识别方法，其包括以下步骤：S1、将已知字符内容的光学图像进行相位编码转换为输入神经元；S2、将每个输入神经元转换为脉冲序列；S3、将得到的脉冲序列随机加入抖动强度为2ms的高斯噪声，得到输入脉冲序列；S4、将输入脉冲转换为脉冲感知神经元，并选出正样本训练集和负样本训练集；S5、通过感知机得到更新权值；S6、根据更新权值调整spiking神经网络，得到新的spiking神经网络；S7、采用新的spiking神经网络对待识别光学字符进行识别。本发明将将其负样本选取方式由原来的随机选取方式改变为选取驻点作为负样本的方式，并对学习规则作出相应调整，使得本发明的识别效率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 光学 字符 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种光学字符识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、将已知字符内容的光学图像进行相位编码转换为输入神经元；S2、将每个输入神经元添加1％‑25％的随机反转噪声后转换为脉冲序列；S3、将得到的脉冲序列随机加入抖动强度为2ms的高斯噪声，得到输入脉冲序列；S4、将输入脉冲转换为脉冲感知神经元，并选出正样本训练集和负样本训练集；S5、通过感知机训练正样本训练集和负样本训练集并得到更新权值；S6、根据更新权值调整spiking神经网络，得到新的spiking神经网络；S7、将待识别样本输入到新的spiking神经网络中，得到对应的识别结果，完成光学字符的识别。
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