卷积神经网络的文字识别，挺适合拿来练手的。以前做字符识别，要先手动提一堆特征，再挑挑拣拣去优化，特征选得不好，分类就不准。现在直接上CNN，自己学特征，省心多了，效果也还不错。

以前做图像那一套流程——先预，再提特征，再分类，步骤不少，还挺吃经验。有时候预图像质量不高，后面整个流程都拉胯。用卷积神经网络，基本就一个模型搞定前中后，训练好了之后识别效果蛮稳定的。

我比较推荐几个资源，你要是想系统学一下，看看这些链接还挺值：

哦对了，如果你用的是MATLAB，上面有几个资源直接能跑，还附代码。初学者照着改改参数就能上手，熟练了还能微调网络结构。实在不会，就参考下那个 RBF 的图像识别也成。

如果你做的是图像识别、OCR 方向，或者有打算自己训练一套模型做字符识别的，可以看看这个资源，熟悉一下卷积网络的训练流程，后期还能结合数据增强、多模态来提升准确率。