卷积神经网络技术是包括字符检测和字符身份认证技术在内的识别技术，字符检测是根据所获得视频或者图片信息，利用图像处理和计算机视觉相关算法，从图像中判断是否有字符，并给出存在字符的数量和位置，更进一步的是通过脸与脸的匹配识别字符的身份。 卷积神经网络系统主要分为字符样本特征训练过程和卷积神经网络分类两大部分。第一部分主要是针对训练样本库的处理，提取字符特征，离线存储至本地文件，训练获取卷积神经网络模型。第二部分主要是针对输入系统的测试样本而言的，按照上述同样的方法提取字符图像的特征，利用改进的SVM算法进行识别。 本文在windows系统平台下，利用Matlab搭建实验平台进行试验，实验结果表明，本文采用的卷积神经网络算法是有效可行的，算法的准确识别率也在同类算法当中比较靠前，依据算法设计和实现的系统具有较好的稳定性和实时性。能够给日后其他研究卷积神经网络的学者在理论和软件实现上提供一定的指引和参考价值。
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