基于人工神经网络的光学字符识别系统及硬件实现 研究了人工神经网络及光学字符识别的基本理论、一般方法： 对人工神经网络的发展、现状、理论做了深入的研究。重点研究了BP网络的原理、特点、应用方法。研究了脱机光学字符识别的方法、理论。重点研究了基于K-L变换的字符图像的特征抽取方法。 研究了基于ARM技术的嵌入式系统的构造、设计： 通过实际动手，研究了基于ARM技术的处理器的基本构造、使用方法；使用并比较了三星4510b、atmel at91rm9200芯片的性能；掌握了高频印刷

利用BP神经网络实现字母识别；由于是新手，大家指正；-Using BP neural network implementation letter recognition are because novice, everyone correction

本文提出一种用于手势识别的新方法，它将图像的方向直方图矢量(0Hv)与神经网络相结合。其特点在于选用 图像的方向直方图矢量作为手势的特征矢量，该特征矢量对于光线和手的平移变化具有较强的鲁棒性，这正是手势识别所要 解决的关键问题。在训练阶段，首先需要建立手势样本的特征矢量库；在识别阶段，本文选用三层BP网络作为分类器，获得 了90％以上的识别率。本文还对手势进行一定角度的旋转后的识别进行了讨论，识别结果达到预期要求。-In this paper，a new method of gest

通过Matlab基于BP神经网络实现数字0~9的识别。首先创建50个训练样本供网络学习，根据训练样本的特点确定输入层、输出层神经元个数，并确定隐含层神经元个数，完成对BP神经网络的设计；然后将训练样本输入BP网络中，完成对网络的训练；最后通过20个测试样本测试训练完成的网络性能，并显示识别结果。-Digital  recognition based on BP neural network.First according to the  characteristics of th