MATLAB BP神经网络身份证号码识别

MATLAB BP神经网络身份证号码识别

人工神经网络(ANN)是一个能够在没有明确的算法的情况下，从经验中学习和推理的计算模型。因此，它在图像处理和人脸识别等应用领域得到了广泛应用。身份证号码作为最主要的身份标识，其准确性和快速性的识别一直是研究领域的重点之一。本文使用MATLAB中BP神经网络的实现，训练并测试身份证号码的自动识别。

一、数据预处理
在进行神经网络训练之前需要进行数据预处理，即将原始数据转换成神经网络适用的格式。首先，需要对原始图像进行灰度化处理。灰度化后的图像只有一个通道，使得训练过程更加简单和高效。其次，需要对图像进行二值化处理。通过阈值分割法，将图像中的像素值大于或等于某个值的像素点设置为白色(255)，小于这个值的像素点设置为黑色(0)。这一步的目的在于将图像信息转化为数字信号，并去除噪声部分，降低分类的误差。

% 数据预处理代码
img = imread(‘id_image.jpg’);
gray_img = rgb2gray(img);
binary_img = imbinarize(gray_img);

二、神经网络模型
本文使用的是BP神经网络，其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。输入层接收图像信息，并将其转换为一组数字信号；隐藏层将这些数字信号进行加权和求和的计算，形成一组新的数字信号；输出层将这些新的数字信号进行分类并输出结果。其中，每个神经元接收上一层的所有信号并对其进行带有权重的计算。

% 创建神经网络代码
net = newff(minmax(double(binary_img)),[20 18],{‘tansig’,‘logsig’},‘traingd’);

三、网络训练