摘要：英语是全世界使用最多的语言之一。世界上大部分地方都有带有英文字符标记的事物，几乎所有国际会议都会使用英文的会议稿，很多的学术研究都会以英文的形式来进行发表。因此对于英文文档的整理可以说是相当艰巨的工作。但是随着人工智能的发展，文档资料的识别、整理、归类、统计正在由传统人工操作逐渐被机器所代替。

BP神经网络作为目前被普遍使用的人工神经网络，在模式识别中具有较强的应用性。本文对BP神经网络算法进行研究，并设计基于其算法理论的英文字母识别系统。结果证明了基于BP神经网络的英文字母识别系统可以有效的训练以及识别样本，同时在复杂环境下比较不错的适应和抗噪能力，完全可以运用到实际当中并延伸到其他研究范畴。

关键词：英文字母识别；BP神经网络；图像处理；机器学习

目录

摘要

Abstract

1 绪论-1

1.1 课题背景及研究意义-1

1.2 课题发展现状-2

1.3 本文研究内容-2

1.4 本文组织架构-3

2 图像处理-4

2.1 图像与图像处理的定义-4

2.2 数字图像处理研究内容-5

2.2.1 图像数字化技术-5

2.2.2 图像灰度化-6

2.2.3 图像增强-6

2.2.4 图像滤波-6

2.2.4 特征提取-7

2.3 字母识别预处理-7

2.3.1 归一化处理-7

2.3.2 定义标准化字母-8

3 BP神经网络-9

3.1 BP神经网络的基本概念-9

3.2 BP神经网络模型-9

3.3 BP神经网络算法理论-11

3.4 BP神经网络缺点-13

3.5 BP神经网络结构确定-14

4 英文字母识别系统设计-16

4.1 软件介绍-16

4.2 系统结构-16

4.3 系统设计-17

4.3.1 界面设计-17

4.3.2 图像预处理-18

4.3.3 BP神经网络训练-19

4.4 系统测试-21

结    论-23

参 考 文 献-24

致    谢-25