随着社会的发展,英语作为国际通用语言得到了日益广泛的应用,因此有大量的英文文档整理、查询、统计的工作需要完成,而英文文档识别系统可以轻而易举地完成很多以前难以想象的工作。本文所设计的英文字母识别系统包括输入图片、归一化、识别三个部分,本文所用到的英文字母样本都是在Windows自带的画图板中手写输入获得的。首先采用MATLAB的imread.m函数读取手写体英文字母图像,因为字母图像还没有达到提取特征和输入识别的要求,本文中采用自定义的归一化算法进行图像预处理,将28×28像素图像归一化成10×14像素的图像,再用逐像素特征提取法提取字母特征。预处理后将提取到的字母特征进行编码作为神经网络的输入。抽取输入样本的特征向量,并选取520幅样本(20组)对BP神经网络进行训练,然后将另外的520幅样本输入到训练好的网络中,就可以根据网络的输出得到识别结果,并且本文的识别系统在MATLAB环境下进行了仿真模拟。本文的研究表明,基于BP神经网络的手写英文字母识别系统可以高效的识别与训练样本字体相同的字符,同时具有一定的抗干扰和形变的能力,还可以很好的应用于与字符识别相关的其他领域。本文给出了英文字母识别的BP网络设计过程、方案、及部分源程序。