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传统盲文识别采用手工特征点比对的方法，只能识别特定条件下采集的盲文图片，系统的实用性很低。文中构建卷积神经网络自动学习盲文特征，消除了手工提取特征这一弊端；并提出一种基于灰度投影的方法对盲文图片进行校正和分割。结果表明，系统对各类盲文测试集的总体识别率达到98.62％，在传统盲文识别方法无法工作的多种噪声条件下均可取得较高的识别率，大幅提高了盲文识别系统的准确率和实用性。