基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统

基于人工智能的手写数字识别技术研究

基于人工智能的手写数字识别技术研究随着人工智能技术的发展，越来越多的应用场景开始采用AI技术来解决实际问题。

其中，手写数字识别技术是一个非常典型的例子。

手写数字识别技术指的是通过计算机程序，将手写数字转换成数字字符的过程。

这种技术在实际应用中有着广泛的应用，比如字符识别、自动填表、手写邮箱等。

手写数字识别技术的研究历程可以追溯到上个世纪。

最初的手写数字识别系统采用的是模板匹配的方法，即将数字转化为模板后再与输入的数字进行比较，但是这种方法对于写法稍有不同的数字无法进行准确匹配，难以应对实际应用中的多变的手写数字。

随着计算机性能的提升和深度学习技术的出现，手写数字识别技术得到极大的提升。

目前，基于深度学习的手写数字识别技术已经达到了非常高的准确率，甚至能够超过人类的识别水平。

基于深度学习的手写数字识别技术主要采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型来进行学习和识别。

其中，CNN被广泛应用于图像分类领域，可以提取图像中的局部特征并进行高效的特征提取和分类。

而RNN则主要用于序列数据的处理，具有较好的时序特征提取能力。

在进行深度学习模型训练时，需要大量的数据集来进行训练和验证。

手写数字识别技术的数据集有很多，比如著名的MNIST数据集、EMNIST数据集、NIST数据集等。

这些数据集包含了大量的手写数字图片和对应的数字标签，可以用于模型的训练和测试。

除了基于深度学习的手写数字识别技术，还有一些其他的方法也被应用到手写数字识别中。

比如基于传统机器学习算法的手写数字识别方法，比如支持向量机、随机森林、K近邻等，这些方法在一些特定的数据集上也能取得不错的效果。

总之，基于人工智能的手写数字识别技术是一个非常有前途的方向。

通过不断地研究和探索，我们相信将会有更多的优秀方法应用到手写数字识别领域，让这个领域能够更好地服务于人们的生活和工作。

基于matlab的手写体数字识别系统研究

１．１题目分析样本的特征并以此对神经网络进行训练，这一阶段过后，会图像所对应的真实值，即标签。这一点是至关重要的，也是得到一个训练成型的神经网路模型。然后利用总样本除去训进行新图像识别（分类）的基础。在后面的处理中，无论如何
第ｌ８期２０ｌ７年９月
无线互联科技Ｗｉｒｅ１ｅｓｓ
Ｎ０．１８
Ｓｅｐｔｅｍｂｅｌ？，２０１７
基于ｍａｔｌａｂ的手写体数字识别系统研究
丁禹鑫’ ，丁会２，张红娟２，杨彤彤’
（１．山东大学（威海），山东威海２６４２００；２．国家电网成阳供电公司，陕西成阳７１２０００）
神经网络构建以及训练模块、神经网络测试模块和正确机器学习是一门多领域交叉学科，专门研究计算机怎样块、模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新率计算模块几个主要模块来实现手写体数字识别这一基本接下来分模块对其原理进行叙述＿４＿。组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。实现机器功能，学习的方法多种多样，常见到的主要有神经网络算法、ＣＮＮ２．１图像读取模块卷积神经网络算法、ＲＮＮ循环神经网络算法、ＥＭ算法、贝叶图像读取模块的功能是对搜集到的素材进行数字化的斯算法、聚类算法、回归算法、ＳＶＭ等。本文将利用ＢＰ神经处理，读取到计算机中的模块。其中我们采取｛ｉｍｒｅａｄ函数网络算法来完成手写体数字的识别ｌｌ】。将５０００张手写体数字图片输入计算机。由于计算机的图像

基于神经网络的手写数字识别算法设计与实现

基于神经网络的手写数字识别算法设计与实现手写数字识别是计算机视觉和人工智能领域的经典问题之一。

在过去的几十年中，神经网络被广泛应用于手写数字识别任务，并取得了显著的成果。

本文将介绍一种基于神经网络的手写数字识别算法的设计和实现。

一、介绍手写数字识别是指将手写的数字图像转化为计算机可识别的数字。

目前，神经网络是最常用的用于手写数字识别的算法之一。

神经网络可以通过训练样本学习并自动提取特征，从而实现对手写数字的识别。

二、算法设计1. 数据集准备手写数字识别算法的训练离不开一个具有标签的大型数据集。

常用的数据集包括MNIST和自定义的数据集。

在这里，我们选择使用MNIST数据集作为训练和测试数据。

2. 神经网络结构设计神经网络的结构是手写数字识别算法的核心。

传统的神经网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。

其中，输入层的神经元数量为输入图像的像素数，输出层的神经元数量为0-9的10个数字。

隐藏层的数量和每一层的神经元数量可以根据实际需求进行设计。

3. 特征提取神经网络可以通过前向传播的过程自动地提取输入图像的特征。

这些特征可以帮助神经网络更好地理解和区分不同的手写数字。

4. 权重训练神经网络中的权重是连接不同神经元之间的参数。

通过反向传播算法，可以根据损失函数来优化权重参数。

训练的目标是使神经网络能够准确地预测输入图像的数字标签。

5. 模型评估在训练完成后，我们需要对模型进行评估。

常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。

这些指标可以帮助我们了解模型在不同情况下的性能。

三、算法实现手写数字识别算法的实现可以使用编程语言如Python、MATLAB 等。

以下是一种Python实现的伪代码：```pythonimport numpy as np# 神经网络结构设计input_size = 784hidden_size = 100output_size = 10# 权重初始化w1 = np.random.randn(input_size, hidden_size) w2 = np.random.randn(hidden_size, output_size) # 前向传播def forward(x):# 输入层到隐藏层z1 = np.dot(x, w1)h1 = sigmoid(z1)# 隐藏层到输出层z2 = np.dot(h1, w2)out = sigmoid(z2)return out# 反向传播def backward(x, out, y):# 计算损失函数的导数delta2 = (out - y) * sigmoid_derivative(out)# 更新权重w2 -= learning_rate * np.dot(h1.T, delta2)w1 -= learning_rate * np.dot(x.T, np.dot(delta2, w2.T) * sigmoid_derivative(h1))# 模型训练for epoch in range(num_epochs):for i, (x, y) in enumerate(train_data):# 前向传播out = forward(x)# 反向传播backward(x, out, y)# 模型评估correct = 0total = 0for x, y in test_data:out = forward(x)prediction = np.argmax(out)if prediction == y:correct += 1total += 1accuracy = correct / total```四、总结本文介绍了基于神经网络的手写数字识别算法的设计和实现。

基于Matlab的神经网络数字识别系统实现

写体数字字符有所限制，即需要有一定的工整度。通过对真实图片的处理，本系统可对印刷体数字达到近百分之百的识
别率，对较工整的手写体数字能到达近百分之八十的识别率。关键词：Ｍｔｂａｌ编程；数字识别；图像预处理；特征提取ａ
摘
一
要：通过Ｍｔｂａｌ编程能形成一种可以识别扫描到计算机里的图片上的数字的神经网络数字识别系统，此系统能达到ａ定的识别精度，其有别于一般的数字识别系统将印刷体和手写体字符分开考虑，而是将两者结合在一起考虑，并对手
Ｄ：１．９９Ｊｉｎ１７１５６２１．９０ＯＩ３６／．ｓ．６ —６９．０１．１０ｓ０１
ｌ系统实现思想字符识别系统一般分为预处理、特征提取和分类器三
部分。其中，预处理包括将图片从模拟图像到进行二值化、字符分割、归一化等过程；特征提取和分类器的设计是整个系统的核心部分。通过对各个部分分别进行编程处理来实现，将每部分编为可调用的函数，最后统一对函数进行调用，清晰方便。下面分别对每部分模块实现进行介
一
９ｃｔ＊Ｏ）：：ｎ２ｌ））
ｌｔ（ｃｔ１＊＋ｎ２＝ｕ（ｔｍ）ｅｔ（ｎ－）５ｃｔ）ｓｍＡｅｐ；

基于人工智能的手写文字识别与录入系统实现

基于人工智能的手写文字识别与录入系统实现随着科技的飞速发展，人工智能已经逐渐融入我们生活的各个方面。

其中，手写文字识别与录入系统作为一种新兴的技术，极大地提高了文字处理的效率和准确性。

本文将介绍基于人工智能的手写文字识别与录入系统的实现原理和应用场景。

首先，我们需要明确手写文字识别与录入系统的目标。

该系统的主要任务是将手写的文字转化为可编辑的电子文档，并且保持识别的准确性。

传统的手写文字识别方法通常依赖于特定的表达形式，例如字库和模板匹配。

然而，这种方法对于多样性的手写样式和笔画变化较大的汉字无法很好地适应。

所以，基于人工智能的手写文字识别与录入系统采用了深度学习算法和神经网络，能够更好地识别复杂的手写文字。

在实现过程中，我们需要收集大量的手写文字数据作为训练样本，以建立一个有效的模型。

可以通过要求用户进行手写字的输入，并记录其手写样式来获取训练数据。

同时，还可以借助于已有的手写文字数据集，进行数据预处理和清洗，以剔除一些无效的数据和噪声。

然后，使用深度学习算法，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等，对数据进行训练，使得系统能够学习到不同手写字的特征，并进行识别。

经过训练，系统就可以对用户输入的手写文字进行识别了。

当用户输入手写文字时，系统会将输入的图像转化为数字化的矩阵，并输入到训练好的模型中。

模型将对输入的图像进行特征提取和识别。

然后，识别后的文字可以被系统进一步处理，例如自动转化为可编辑的电子文档或存储在数据库中。

通过这种方式，我们实现了手写文字的快速识别和录入。

基于人工智能的手写文字识别与录入系统具有广泛的应用场景。

首先，它可以被应用于教育领域，帮助学生更好地完成笔记和作业。

学生可以通过手写的方式输入文字，系统能够及时识别并转化为电子文档，方便存储和分享。

其次，该系统可以应用于金融领域，方便银行和保险公司对客户的手写签名和表单进行自动识别和录入，提高工作效率。

另外，该系统还可以应用于医学领域，帮助医生记录和输入病历，减少人为输入错误的发生。

基于神经网络的手写数字识别

基于神经网络的手写数字识别一、引言在人工智能领域中，图像识别一直是一个热门话题。

随着科技的不断发展，越来越多的方法被提出，其中基于神经网络的手写数字识别方法是一个十分有效的方法。

本文将从几个方面介绍基于神经网络的手写数字识别。

二、神经网络神经网络是一种类似于人脑运作方式的机器学习算法。

它是由许多神经元组成的层级结构，每个神经元都是一个小型的计算单元。

神经网络可以学习和处理数据，它具有自动学习和优化的能力，可以对输入数据进行分类、识别、预测和生成等任务，在图像识别、自然语言处理等方面取得很好的成效。

三、手写数字识别手写数字识别是人工智能领域中最基础的问题之一。

它代表了自然语言理解和识别技术的重要应用。

手写数字识别已经实现了很大的进展并被应用于数字签名、自动银行支票处理、邮票识别、医学 X 射线分析等各种领域。

在这些应用中，唯一的输入是一个数字图像，因此手写数字识别是根据输入图像来预测输出数字标签的一个任务。

四、基于神经网络的手写数字识别4.1 数据集神经网络训练需要大量数据来描述模式。

手写数据集是用于训练模型的重要数据集之一。

MNIST 数据集是一个公共手写数字数据集，其包含 60,000 个训练图像和 10,000 个测试图像。

每个图像都是 28x28 像素的灰度图像，表示数字 0 到 9 中的一个。

神经网络可以通过这些图像来学习和预测给定数字。

4.2 网络架构卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一个有效的图像分类器。

CNN 通过使用卷积、池化和全连接层逐层处理图像，最终输出对图像的分类结果。

在手写数字识别问题中，CNN 模型通常包括三个部分：- 卷积层：用于提取图像中的特征。

- 池化层：用于减少图像的维度，并增强图像的鲁棒性。

- 全连接层：用于对图像进行分类。

4.3 训练模型通过使用所述的 CNN 模型和 MNIST 数据集，我们可以训练一个手写数字识别模型。

基于神经网络的手写数字识别算法研究与应用

基于神经网络的手写数字识别算法研究与应用近年来，随着神经网络在计算机科学领域的快速发展，基于神经网络的手写数字识别算法成为了一个备受关注的研究热点。

这一技术的应用非常广泛，如自动邮件识别、智能手机输入法、银行支票处理等。

本文旨在对基于神经网络的手写数字识别算法进行研究，并探索其在实际应用中的潜力。

手写数字识别问题可视为一个多分类任务，即将手写的数字图像分为0-9十个不同的类别。

神经网络是一种被广泛应用于图像分类问题的强大工具，它通过学习数据中的模式和特征来对输入图像进行分类。

本文将围绕神经网络在手写数字识别领域的研究和应用展开讨论。

首先，我们将介绍神经网络的基本原理。

神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，它由多个神经元层组成。

每个神经元接收来自前一层神经元的输入，并通过激活函数对输入进行加权和求和，然后产生输出。

神经网络通过不断调整神经元之间的连接权重来优化模型，从而提高分类准确率。

在手写数字识别问题中，输入的图像是一个二维像素矩阵，每个像素点的灰度值表示了图像的特征。

我们可以将这个二维矩阵展开为一个一维向量，并将其作为神经网络的输入层。

为了提高模型的表达能力，我们可以在输入层之后添加多个隐藏层。

隐藏层的神经元数量和层数的选择需要进行实验和调优，以达到最佳的识别效果。

在神经网络的训练过程中，我们使用的是反向传播算法。

反向传播算法通过计算输出层与标签之间的误差，并将误差从输出层向隐藏层进行反向传播，不断调整神经元之间的连接权重。

通过多次迭代，神经网络能够逐渐学习到输入图像的模式和特征，提升识别准确率。

在具体的实践中，我们可以使用一些公开的手写数字数据集来训练和测试神经网络模型。

常用的数据集包括MNIST、NIST等。

这些数据集中包含了大量的手写数字图像样本，并且已经提供了对应的标签，可以用于模型的训练和评估。

除了基本的神经网络结构和训练算法之外，还有一些改进和优化技术可以应用于手写数字识别算法中。

基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统

基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统一、函数MouseDraw实现手写识别系统GUI界面的建立和鼠标手写的实现。

（使用时保存为MouseDraw.m)function MouseDraw(action)% MouseDraw 本例展示如何以Handle Graphics来设定滑鼠事件% (MouseDraw Events)的反应指令(Callbacks)% 本程序在鼠标移动非常快时，不会造成画“断线”% global不能传矩阵global InitialX InitialY FigHandle hb2 hb3 hb4 count hb5 hb6 hb7 count='E:\im.jpg';imSize = 50;if nargin == 0, action = 'start';endswitch(action)%%开启图形视窗case'start',FigHandle = figure('WindowButtonDownFcn','MouseDraw down','DeleteFcn','save bpnet');axis([1 imSize 1 imSize]); % 设定图轴范围%set(gca,'Position',[.25 .20 .7 .7]);axis off;grid off;box on; % 将图轴加上图框title('手写体输入窗');try evalin('base','load bpnet')catchevalin('base','bpgdtrain');end% % fprintf('start');%%设定滑鼠按钮被按下时的反应指令为「MouseDraw down」% set(gcf, 'WindowButtonDownFcn', 'MouseDraw down');hb1 = uicontrol('Parent', FigHandle, 'Units', 'Normalized', ...'Position', [.3 .01 .13 .07], 'String', '保存', ...'Callback',['exa=rgb2gray(frame2im(getframe(gca)));','imwrite(exa ,''E:\im.jpg'')']);hb2=uicontrol('Parent',FigHandle,'Style','popupmenu','Position',[ 50 50 50 30],...'String', {'26','24', '22', '20', '18', '16','14','12','10'}); hb3=uicontrol('Parent', FigHandle,'Style','text',...'Position',[10 90 90 30],'String',[ 'CurrentX() ','CurrentY()']); hb4=uicontrol('Parent',FigHandle,'Style','popupmenu','Position',[ 50 20 50 30],...'String',{'Red','Blue','Black','Yellow','Green'});uicontrol('Parent',FigHandle,'Position',[270 6 70 30],'String','训练','Callback',...['exa=rgb2gray(frame2im(getframe(gca)));','sample=reshape(recgnit ion(exa),25,1);','clc;',...'t=inputdlg(''数字类别'',''样品训练'');','t=str2num(t{1,1})/10;',...'bpnet.trainParam.lr=str2num(get(hb6,''String''));','bpnet.trainP aram.goal=str2num(get(hb7,''String''));',...'[bpnet]=train(bpnet,sample,t);','save bpnet']);uicontrol('Parent',FigHandle,'Position',[360 6 70 30],'String','识别','Callback',...['exa=rgb2gray(frame2im(getframe(gca)));','sample=reshape(recgnit ion(exa),25,1);',...'record=round(sim(bpnet,sample)*10);','clc;','set(hb5,''String'', num2str(record),''fontSize'',48);']);uicontrol('Parent',FigHandle,'Style','text','Position',[10 60 30 20],'String','字号');uicontrol('Parent',FigHandle,'Style','text','Position',[10 30 30 20],'String','颜色');hb5=uicontrol('Parent',FigHandle,'Style','text','Position',[10 150 90 90]);uicontrol('Parent',FigHandle,'Style','text','Position',[5 260 50 20],'String','学习速率');hb6=uicontrol('Parent',FigHandle,'Style','Edit','Position',[60 260 30 20],'String','0.01');uicontrol('Parent',FigHandle,'Style','text','Position',[5 290 50 20],'String','训练精度');hb7=uicontrol('Parent',FigHandle,'Style','Edit','Position',[60 290 30 20],'String','0.005');uicontrol('Parent',FigHandle,'Style','pushbutton','Position',[450 6 70 30],'String','清除','Callback','cla');%将函数变量导入到工作空间；assignin('base','hb5',hb5);assignin('base','hb6',hb6);assignin('base','hb7',hb7); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%dlmwrite('IXT.txt', -10, 'delimiter', '\t', 'precision', 6); dlmwrite('IYT.txt', -10, 'delimiter', '\t', 'precision', 6); %%滑鼠按钮被按下时的反应指令case'down',if strcmp(get(FigHandle, 'SelectionType'), 'normal') %如果是左键 set(FigHandle,'pointer','hand');CurPiont = get(gca, 'CurrentPoint');InitialX = CurPiont(1,1);InitialY = CurPiont(1,2);dlmwrite('IXT.txt', InitialX, '-append', 'delimiter', '\t', 'precision', 6);dlmwrite('IYT.txt', InitialY, '-append', 'delimiter', '\t', 'precision', 6);% 列印「MouseDraw down!」讯息% % fprintf('MouseDraw down!\n');% 设定滑鼠移动时的反应指令为「MouseDraw move」set(gcf, 'WindowButtonMotionFcn', 'MouseDraw move');set(gcf, 'WindowButtonUpFcn', 'MouseDraw up');elseif strcmp(get(FigHandle, 'SelectionType'), 'alt') % 如果是右键set(FigHandle, 'Pointer', 'arrow');set( FigHandle, 'WindowButtonMotionFcn', '')set(FigHandle, 'WindowButtonUpFcn', '')fprintf('MouseDraw right button down!\n');ImageX = importdata('IXT.txt');ImageY = importdata('IYT.txt');InputImage = ones(imSize);roundX = round(ImageX);roundY = round(ImageY);for k = 1:size(ImageX,1)if0<roundX(k) && roundX(k)<imSize && 0<roundY(k) && roundY(k)<imSizeInputImage(roundX(k)-1:roundX(k)+2,roundY(k)-1:roundY(k)+2) = 0;endendInputImage = imrotate(InputImage,90); % 图像旋转90figure(2);imshow(InputImage);end%%滑鼠移动时的反应指令case'move',CurPiont = get(gca, 'CurrentPoint');X = CurPiont(1,1);Y = CurPiont(1,2);set(hb3,'String',['CurrentX(',num2str(X),')','CurrentY(',num2str( Y),')']);% 当鼠标移动较快时，不会出现离散点。

基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析毕业论文

基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析摘要手写体数字识别是利用计算机自动辨认手写体阿拉伯数字的一种技术，是光学字符识别技术的一个分支。

手写体数字识别在邮政编码、财务报表、银行票据、各种凭证以及调查表格的识别等等方面有着重要应用，由于数字识别经常涉及财会、金融领域，其严格性更是不言而喻的。

所以，对识别系统的可靠性和识别率要求很高，构成了手写体数字识别面临的主要困难，大批量数据处理对系统速度又有相当高的要求。

本文基于MNIST数据集，通过Matlab平台，对决策树算法、SVM算法和人工神经网络（ANN）算法进行实现，并对分类算法的准确率进行评估。

实验结果表明，人工神经网络（ANN）的准确率最高，为99.69%，SVM算法次之，准确率为94.53%，决策树算法的准确率为83.53%。

三种分类算法中，决策树算法的速度最快，SVM算法的速度最慢。

另外，针对每一种分类算法在MNIST数据集上的实验结果，本文还得出以下结论：第一，MNIST数据集的归一化与否对决策树的分类效果几乎没有影响；对SVM的分类效果影响较大，未归一化时的准确率为11.35%，归一化之后的准确率为94.53%；对人工神经网络的分类效果影响较小，未归一化时的准确率为82.11%，归一化之后的准确率为99.69%。

这说明三种分类算法对数据的不平衡分布的敏感程度各不相同。

第二，对于SVM分类算法，当训练数据集的样本容量小于60000（MNIST训练数据集的最大样本容量）时，该算法对测试数据集分类预测的准确率随样本容量的增大而增大。

第三，针对人工神经网络，数据类标签的表示形式对分类预测的准确率的影响较大。

使用10位数据表示类标签是的准确率为99.69%，远远高于使用1位数据表示类标签时的准确率60.24%。

关键词：手写体数字识别；决策树算法；SVM算法；人工神经网络算法ABSTRACTHandwritten numeral recognition is a technique that uses computer to recognize handwritten Arabic numerals automatically and is a branch of optical character recognition technology. Handwritten numeral recognition has important applications in postal codes, financial statements, bank notes, various kinds of vouchers and the identification of survey forms. Since digital identification often involves accounting and finance, its strictness is self-evident. The demand for identification system of the reliability and recognition rate is very high, constituting a handwritten digital identification facing major difficulties, high-volume data processing on the system speed and a very high demand.In this paper, we use Matlab to implement decision tree algorithm, SVM algorithm and artificial neural network (ANN) algorithm based on MNIST dataset, and the accuracy of classification algorithms is calculated by using the real data tag. Experimental results show that the artificial neural network (ANN) the highest accuracy rate for 99.69%, SVM algorithm, followed by 94.53 percent accuracy rate, decision tree algorithm accuracy is 83.53%. In terms of speed, decision tree algorithm is the fastest, SVM algorithm is the slowest. In addition, for each classification algorithm we also concluded that:Firstly, whether or not the MNIST dataset is normalized has no effect in the classification tree; While it has a great impact on SVM classification. When it is not normalized the accuracy is 11.35%, and after normalized the accuracy is 94.53% ; The artificial neural network classification is less affected, and when it is not normalized the accuracy is 82.11% while after normalized the accuracy is 99.69%. This shows the sensitivity of the three classification algorithms to unbalanced distribution of data.Secondly, for the SVM classification algorithm, when the sample size is less than 60,000(maximum size of MNIST test data set), the accuracy increases with the increasing of sample size.Thirdly, for the artificial neural network, the impact of class label representation is large on the classification accuracy. When using 10 bits to represent class labels, the accuracy is 99.69%, far higher than the accuracy of 60.24% when using 1 bit to represent data labels.KEY WORDS: Handwritten numeral recognition; Decision tree algorithm; SVM algorithm; Artificial neural network algorithm目录ABSTRACT (II)1. 引言 (1)1.1 手写数字识别 (1)2. 分类算法 (1)2.1 决策树算法 (2)2.1.1 ID3算法 (2)2.1.2 C4.5算法 (3)2.1.3 CART算法 (3)2.1.4 SLIQ算法 (3)2.1.5 SPRINT算法 (3)2.1.6 经典决策树算法的比较 (4)2.2 支持向量机 (4)2.3 人工神经网络 (6)2.3.1人工神经网络的原理 (6)2.3.2反向传播网络（BP） (6)2.3.3 Hopfield网络 (8)3 实验过程与结果分析 (10)3.1 实验环境 (10)3.2实验数据集 (10)3.3数据预处理 (10)3.4决策树分类实验 (11)3.4.1实验过程 (11)3.4.2实验结果 (12)3.5 SVM分类实验 (13)3.5.1实验过程 (13)3.5.2实验结果 (14)3.6人工神经网络分类实验 (14)3.6.1实验过程 (14)3.6.2实验结果 (15)4 结论 (19)4.1 三种分类算法的比较 (19)4.2 决策树算法的分析 (19)4.3 SVM算法分析 (19)4.4 神经网络算法分析 (20)参考文献 (21)1.引言1.1手写数字识别手写数字识别是模式识别领域的一个重要分支，它研究的核心问题是：如何利用计算机自动识别人手写在纸张上的阿拉伯数字。

基于人工神经网络的手写字符识别技术研究

基于人工神经网络的手写字符识别技术研究手写字符识别技术是人工智能领域的一个重要研究方向。

在现实生活中，手写字符广泛应用于银行支票、个人签名、信函和表格等场景中。

然而，由于每个人的书写风格不同，手写字符的识别一直是一个具有挑战性的任务。

为了解决这个问题，研究人员一直在尝试使用人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）来进行手写字符识别。

首先，人工神经网络是一种模仿人脑神经网络结构和功能的计算模型。

它由大量的神经元和神经元之间的连接组成，这些连接的权值可以被训练来进行信息处理和模式识别。

人工神经网络的优势在于能够自动学习，通过学习样本集中的模式和特征，准确地进行分类和识别。

基于人工神经网络的手写字符识别技术通常包括以下几个步骤。

首先，需要收集并准备手写字符的数据集。

数据集的质量和多样性对于训练一个有效的神经网络非常重要。

数据集可以包含多种不同的手写字符样本，包括不同字体、大小和笔画变化的字符。

此外，还需要为每个字符样本标注标签，以便进行训练和评估。

接下来，需要对数据集进行预处理。

预处理的目标是将手写字符的图像转换为神经网络可以理解和处理的数字表示。

常见的预处理步骤包括灰度化、二值化和图像大小归一化。

灰度化将彩色图像转换为灰度图像，简化了后续的处理过程。

二值化将灰度图像转换为黑白图像，将字符与背景分离。

图像大小归一化可以将所有字符样本调整为相同的大小，减少样本间的尺度差异。

然后，需要设计一个合适的神经网络结构。

神经网络的结构包括输入层、隐藏层和输出层。

输入层接受预处理后的手写字符图像作为输入，隐藏层用于处理图像的特征和模式，输出层用于对字符进行分类。

常用的神经网络模型包括多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）。

选择合适的神经网络模型和参数是手写字符识别技术中的关键一步。

(完整版)基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现毕业论文

中南大学本科生毕业论文（设计）题目基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现目录摘要 (Ⅰ)ABSTRACT (Ⅱ)第一章绪论 (1)1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1)1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (3)1.3 论文结构简介 (4)第二章手写体数字识别 (5)2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (5)2.2 图像预处理概述 (6)2.3 图像预处理的处理步骤 (6)2.3.1 图像的平滑去噪 (6)2.3.2 二值话处理 (7)2.3.3 归一化 (8)2.3.4 细化 (10)2.4 小结 (11)第三章特征提取 (12)3.1 特征提取的概述 (12)3.2 统计特征 (12)3.3 结构特征 (13)3.3.1 结构特征提取 (14)3.3.2 笔划特征的提取 (14)3.3.3 数字的特征向量说明 (15)3.3 知识库的建立 (15)第四章神经网络在数字识别中的应用 (17)4.1 神经网络简介及其工作原理 (17)4.1.1神经网络概述[14] (17)4.1.2神经网络的工作原理 (17)4.2神经网络的学习与训练[15] (18)4.3 BP神经网络 (20)4.3.1 BP算法 (20)4.3.2 BP网络的一般学习算法 (21)4.3.3 BP网络的设计 (22)4.4 BP学习算法的局限性与对策 (26)4.5 对BP算法的改进 (27)第五章系统的实现与结果分析 (29)5.1 软件开发平台 (29)5.1.1 MATLAB简介 (29)5.1.2 MATLAB的特点 (29)5.1.3 使用MATLAB的优势 (30)5.2 系统设计思路 (30)5.3 系统流程图 (31)5.4 MATLAB程序设计 (31)5.5 实验数据及结果分析 (32)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (30)附录 (31)摘要手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。

基于神经网络的手写数字识别算法研究

基于神经网络的手写数字识别算法研究随着人工智能和深度学习的快速发展，数字识别技术也得到了广泛的应用。

在许多应用领域，手写数字识别是一项非常重要的任务，因为它可以帮助我们自动化许多流程，提高生产效率和准确性。

在这篇文章中，我们将介绍基于神经网络的手写数字识别算法，并探讨它的一些关键技术。

一、介绍手写数字识别是指通过计算机算法来识别手写的数字形状并将其转换为数字形式。

这项技术涉及许多学科，如计算机视觉、机器学习和图像处理等。

基于神经网络的手写数字识别算法是目前最有效的算法之一，其核心思想是利用神经网络自动提取数字图像中的特征，并将其转换为数字形式。

下面将具体介绍该算法的实现过程和关键技术。

二、基本流程基于神经网络的手写数字识别算法的基本流程包括预处理、特征提取、分类和识别四个步骤。

具体流程如下：1. 预处理：将手写数字图像进行预处理，通常包括二值化、去噪、归一化等操作。

这些操作旨在降低图像复杂度，便于后续的特征提取。

2. 特征提取：将预处理后的数字图像进行特征提取，通常使用卷积神经网络（CNN）进行特征学习。

CNN是一种特殊的神经网络，它利用卷积和池化操作来自动提取图像中的特征。

通过反向传播算法，CNN可以自动学习数字图像中的特征。

3. 分类：将提取的特征输入到分类器中进行分类，通常使用支持向量机（SVM）或k近邻算法进行分类。

这些算法旨在将数字图像分为不同的类别。

4. 识别：根据分类器的输出结果对数字进行识别。

通常将输出结果映射到数字1-9中的一个，如果输出结果为10则代表数字为0。

三、关键技术基于神经网络的手写数字识别算法的性能和准确率受许多因素的影响，其中一些关键技术如下：1. 数据集：构建一个足够大的、多样化的手写数字数据集非常重要。

这个数据集应该覆盖各种字体、大小、方向和手写风格，并保证数据集的平衡性和随机性。

2. 卷积神经网络：CNN是基于神经网络的图像分类算法，它采用卷积、池化和全连接等多层网络结构来自动提取输入图像的特征。

神经网络应用于手写数字识别-matlab

实验报告实验课程：管理运筹学实验名称：神经网络应用于手写数字识别-matlab 学生姓名：指导教师：实验时间：2018年1月16日实验要求：运用matlab编程进行神经网络进行手写数字识别。

小组成员：实验过程：一、BP神经网络神经网络是由很多神经元组成，可以分为输入，输出，隐含层。

BP神经网络的特点：信号前向传递，信号反向传播。

若输出存在误差，根据误差调整权值和阈值，使网络的输出接近预期。

在用BP神经网络进行预测之前要训练网络训练过程如下：1.网络初始化：各个参数的确定包括输入，输出，隐含层的节点数，输入和隐含，隐含和输出层之间的权值，隐含，输出层的阈值，学习速度和激励函数。

2.计算隐含层输出3.计算输出层输出4.误差计算5.权值更新6.阈值更新7.判断迭代是否结束二、模型建立数据集介绍：数据集包含0-9这10个数字的手写体。

是放在10个文件夹里，文件夹的名称对应存放的手写数字图片的数字，每个数字500张,每张图片的像素统一为28*28。

识别流程：首先要对数据进行处理，这个主要是批量读取图片和特征提取的过程，特征提取的方法很多，这里只挑选最简单的来实现，然后是训练出一个神经网络的模型，最后用测试数据进行测试。

为了方面，这里的神经网络的创建，训练和测试采用matlab函数来实现。

测试图片特征提取训练数据分类器特征提取分类器模型分类结果测试训练运行流程：1.确定神经网络的输入，输出。

输入是BP神经网络很重要的方面，输入的数据是手写字符经过预处理和特征提取后的数据。

预处理有二值化，裁剪掉空白的区域，然后再统一大小为70*50为特征提取做准备。

特征提取采用的是粗网格特征提取，把图像分成35个区域，每个区域100像素，统计区域中1像素所占的比例。

经过预处理特征提取后，28*28图像转成1*35的特征矢量。

提取完5000张图片后，依次把所有的特征存于一个矩阵（35*5000）中。

2.神经的网络的训练用matlab的rands函数来实现网络权值的初始化，网络结构为输入层35，隐藏层34，输出层10，学习速率为，隐藏层激励函数为sigmoid函数。

基于神经网络的手写数字识别

基于神经网络的手写数字识别在现代科技的发展中，神经网络技术越来越成为大家关注的话题。

神经网络是一种可以模拟人类大脑信息处理的技术，它的应用非常广泛。

其中，手写数字识别是神经网络技术的一个重要应用。

手写数字识别指的是将人类手写的数字转换为计算机可识别的数字，这对于机器学习和人工智能应用来说是非常重要的。

因此，基于神经网络的手写数字识别已经成为今天热门的研究领域之一。

1. 神经网络基础在了解神经网络手写数字识别的应用前，首先需要了解神经网络的基本原理。

神经网络是一种由多个人工神经元相连组成的网络，它能够模拟人类大脑的信息处理方式。

神经网络可以被用来学习复杂的非线性关系，进行分类、回归等任务。

神经网络模型的学习和训练过程可以通过计算机算法来完成，模型的优化也可以采用多种方法。

2. 手写数字识别基础手写数字识别是一种基础的计算机视觉任务，简单来说就是将手写数字转化为数字标识。

手写数字的识别是基于图像的分类问题，即将一张数字图像输入计算机，计算机根据预先训练好的模型，将这个数字进行正确的分类。

手写数字识别的难点在于图像的处理和数字的分类，这就需要计算机视觉、机器学习和人工智能等多个领域的交叉应用。

3. 手写数字识别的方法手写数字识别有多种方法。

其中一种方法是基于特征提取的方法，它会提取图像中的一些特征，比如边缘、直线、区域等，然后将这些特征作为分类器的输入。

另一种方法是基于神经网络的方法，即通过神经网络学习并分类手写数字。

它的优点是可以自动地学习特征，无需手动设计特征提取器。

采用神经网络技术的手写数字识别模型，又有多种形式，常见的有感知机、多层感知机、卷积神经网络、循环神经网络等。

这些模型的区别在于其网络结构、参数设置和训练方式不同，需要根据具体应用场景进行选择。

4. 手写数字识别实践手写数字识别的实践需要大量的数据集和模型的训练，其中MNIST数据集是最经典的数字手写数据集之一。

该数据集由70,000个数字0到9的图像组成，其中60,000个为训练集，10,000个为测试集。

matlab编程代做highspeedlogic★基于神经网络的手写体数字识别说明

一、选题意义和可行性分析计算机的诞生可说是人类历史上一次伟大的发明，可是对计算机进一步发掘研究的脚步一直都没有停止过，人们不满足于只让电脑进行计算等一些简单的简单却繁杂的操作，让电脑越来越趋向于会思考的人脑才是科学家们所追求的。

人类从小便开始读书识字，对于电脑来说也要经过先识字的最基础步骤。

最早的磁带输入到键盘鼠标输入，都不能直观的显示，所以科学家们像人类一样能识别手写体，这样能让计算机更好的，更快的为人类的生产生活做贡献。

仅仅是简单的数字识别在许多领域都有很重要的应用，例如，邮政编码的识别、报表或银行支票上数字的识别以及汽车牌照数字自动识别等。

同样的数字还可分为打印体、手写体等等，识别打印体会比手写体识别容易，但手写体识别更为实用。

而后者又分为在线手写体识别和离线手写体识别。

在线手写体识别系统通过记录文字图像抬笔、落笔、笔记上各像素的空间位置，以及各笔段之间的时间关系等信息，对这些信息进行处理。

而离线手写体的识别相对于在线手写体识别而言，没有笔划信息，因此难度更大、应用更广泛。

由此，慢慢诞生人工智能这一学科，从开始的杂乱无章、不统一到1987年电气和电子工程师学会召开并成立国际神经网络学会，神经网络的理论研究和实际应用进入了一个蓬勃的发展时期[1]。

人工神经元网络是生理学上的真实人脑神经网络的机构和功能，以及若干基本特性的某种理论抽象、简化和模拟而构成的一种信息处理系统。

从构造上大致可分为最简单的感知器网络、多层前馈型神经网络、反馈型神经网络和自组织神经元网络等。

由于神经网络具有可并行计算、分布式信息存储自适应和学习能力强等优点，在很多领域获得了极其广泛的应用。

尤其是BP网络，即反向传播网络，其应用最为广泛。

BP网络是利用非线性可微分函数进行权值训练的多层网络，在函数逼近、模式识别、信息分类及数据压缩等领域得到了广泛的应用。

但是神经网络学习过程的算法在数学计算上都比较复杂，过程也比较繁琐，容易出错。

基于神经网络的手写数字识别算法

基于神经网络的手写数字识别算法手写数字识别是计算机视觉领域中的一项重要任务，需要将手写的数字转化为计算机可识别的数字形式。

随着人工智能技术的发展，基于神经网络的手写数字识别算法因其高准确率和灵活性而变得越来越流行。

一、神经网络简介神经网络是一种仿真人类神经系统的智能算法，其基本元素是神经元。

神经网络的网络结构可以由数千个甚至数百万个神经元构成。

其中的神经元在接收到输入信号后，会对其进行加权求和，并使用激活函数将其转化为输出信号。

神经网络在处理输入数据时，其网络结构会进行逐层计算，将输入的数据逐步转化为输出信号。

通常，神经网络会在大量的训练数据中学习到输入输出之间的映射关系，以进一步提高其识别准确率。

二、手写数字识别算法手写数字识别算法是一项复杂的任务，需要通过大量的训练数据来学习手写数字的特征，并将其与其他相似的特征进行区分。

基于神经网络的手写数字识别算法实现了对手写数字的高效分类和识别。

1、神经网络结构基于神经网络的手写数字识别算法通常采用前向传播和反向传播的方式进行训练。

基本的网络结构包括输入层、隐藏层和输出层，其中输入层接收手写数字的像素信息，输出层输出数字的标记，隐藏层则起到对手写数字进行特征提取的作用。

2、数据预处理在神经网络训练过程中，数据预处理是非常关键的步骤。

对于手写数字识别任务，首先需要将图像数据预处理为标准的格式，通常是将图像大小转化为统一的像素大小，并将其转化为灰度图像。

此外，还需要进行数据归一化处理，以保证网络学习的稳定性。

3、训练过程在神经网络训练过程中，常常采用梯度下降法进行优化。

梯度下降法通过计算损失函数的梯度来更新神经网络的参数。

在每次迭代中，神经网络会根据训练数据样本的标签与网络输出之间的误差来更新权重和偏置项，以提高网络的识别准确率。

4、测试过程在测试过程中，手写数字的图像数据会通过训练好的神经网络进行识别。

一般来说，测试数据集与训练数据集不同，并且测试过程中不进行参数权重的更新。

【论文】基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析毕业论文

【关键字】论文基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析摘要手写体数字识别是利用计算机自动辨认手写体阿拉伯数字的一种技术，是光学字符识别技术的一个分支。

手写体数字识别在邮政编码、财务报表、银行票据、各种凭证以及调查表格的识别等等方面有着重要应用，由于数字识别经常涉及财会、金融领域，其严格性更是不言而喻的。

所以，对识别系统的可靠性和识别率要求很高，构成了手写体数字识别面临的主要困难，大批量数据处理对系统速度又有相当高的要求。

本文基于MNIST数据集，通过Matlab平台，对决策树算法、SVM算法和人工神经网络（ANN）算法进行实现，并对分类算法的准确率进行评估。

实验结果表明，人工神经网络（ANN）的准确率最高，为99.69%，SVM算法次之，准确率为94.53%，决策树算法的准确率为83.53%。

三种分类算法中，决策树算法的速度最快，SVM算法的速度最慢。

另外，针对每一种分类算法在MNIST数据集上的实验结果，本文还得出以下结论：第一，MNIST数据集的归一化与否对决策树的分类效果几乎没有影响；对SVM的分类效果影响较大，未归一化时的准确率为11.35%，归一化之后的准确率为94.53%；对人工神经网络的分类效果影响较小，未归一化时的准确率为82.11%，归一化之后的准确率为99.69%。

这说明三种分类算法对数据的不平衡分布的敏感程度各不相同。

第二，对于SVM分类算法，当训练数据集的样本容量小于60000（MNIST训练数据集的最大样本容量）时，该算法对尝试数据集分类预测的准确率随样本容量的增大而增大。

第三，针对人工神经网络，数据类标签的表示形式对分类预测的准确率的影响较大。

使用10位数据表示类标签是的准确率为99.69%，远远高于使用1位数据表示类标签时的准确率60.24%。

关键词：手写体数字识别；决策树算法；SVM算法；人工神经网络算法ABSTRACTHandwritten numeral recognition is a technique that uses computer to recognize handwritten Arabic numerals automatically and is a branch of optical character recognition technology. Handwritten numeral recognition has important applications in postal codes, financial statements, bank notes, various kinds of vouchers and the identification of survey forms. Since digital identification often involves accounting and finance, its strictness is self-evident. The demand for identification system of the reliability and recognition rate is very high, constituting a handwrittendigital identification facing major difficulties, high-volume data processing on the system speed and a very high demand.In this paper, we use Matlab to implement decision tree algorithm, SVM algorithm and artificial neural network (ANN) algorithm based on MNIST dataset, and the accuracy of classification algorithms is calculated by using the real data tag. Experimental results show that the artificial neural network (ANN) the highest accuracy rate for 99.69%, SVM algorithm, followed by 94.53 percent accuracy rate, decision tree algorithm accuracy is 83.53%. In terms of speed, decision tree algorithm is the fastest, SVM algorithm is the slowest. In addition, for each classification algorithm we also concluded that:Firstly, whether or not the MNIST dataset is normalized has no effect in the classification tree; While it has a great impact on SVM classification. When it is not normalized the accuracy is 11.35%, and after normalized the accuracy is 94.53% ; The artificial neural network classification is less affected, and when it is not normalized the accuracy is 82.11% while after normalized the accuracy is 99.69%. This shows the sensitivity of the three classification algorithms to unbalanced distribution of data.Secondly, for the SVM classification algorithm, when the sample size is less than 60,000(maximum size of MNIST test data set), the accuracy increases with the increasing of sample size.Thirdly, for the artificial neural network, the impact of class label representation is large on the classification accuracy. When using 10 bits to represent class labels, the accuracy is 99.69%, far higher than the accuracy of 60.24% when using 1 bit to represent data labels.KEY WORDS: Handwritten numeral recognition; Decision tree algorithm; SVM algorithm; Artificial neural network algorithm目录1. 引言 (1)1.1 手写数字识别 (1)2. 分类算法 (1)2.1 决策树算法 (2)2.1.1 ID3算法 (2)2.1.2 C4.5算法 (3)2.1.3 CART算法 (3)2.1.4 SLIQ算法 (3)2.1.5 SPRINT算法 (3)2.1.6 经典决策树算法的比较 (4)2.2 支持向量机 (4)2.3 人工神经网络 (6) (6) (6)2.3.3 Hopfield网络 (8)3 实验过程与结果分析 (10)3.1 实验环境 (10)3.2实验数据集 (10)3.3数据预处理 (10)3.4决策树分类实验 (11) (11) (12)3.5 SVM分类实验 (13) (13) (14)3.6人工神经网络分类实验 (14) (14) (15)4 结论 (19)4.1 三种分类算法的比较 (19)4.2 决策树算法的分析 (19)4.3 SVM算法分析 (19)4.4 神经网络算法分析 (20)参考文献 (21)1.引言1.1手写数字识别手写数字识别是模式识别领域的一个重要分支，它研究的核心问题是：如何利用计算机自动识别人手写在纸张上的阿拉伯数字。

基于神经网络的手写数字识别系统设计与实现

基于神经网络的手写数字识别系统设计与实现数字识别是计算机视觉一项重要的应用。

手写数字识别是数字识别的一种形式，对于这个任务来说，我们将需要构建一个能够识别手写数字的系统。

随着神经网络技术的不断发展，基于神经网络的手写数字识别已经成为了一项常见的解决方案。

本文将探讨如何设计和实现一个基于神经网络的手写数字识别系统。

1. 理论基础首先，让我们来简单了解一下神经网络技术。

神经网络是一种高效的机器学习算法，在各种领域得到了广泛的应用。

神经网络大致模拟了人脑的工作方式，通过模拟神经元之间的信息传递来实现信息处理。

在手写数字识别系统中，我们需要使用一种特殊类型的神经网络，称为卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。

卷积神经网络有助于处理图像数据，通过在输入数据上进行卷积操作，提取出特征，并通过反向传播算法优化整个网络。

2. 数据获取和预处理数据是训练神经网络的基础。

在手写数字识别系统中，我们需要从一些数据集中获取数据。

这些数据集可以是MNIST，或者从网络上获取其他更大的数据集，例如Google推出的SVHN数据集。

我们需要结合数据进行预处理，使其适合训练和测试我们的神经网络。

在预处理数据之前，我们需要根据我们的数据集对网络进行设计。

3. 卷积神经网络设计对于手写数字识别系统，卷积神经网络的设计是至关重要的。

我们将需要决定网络的深度、每个卷积层和全连接层的大小，以及激活函数等重要参数。

除此之外，还需要确定网络的优化器和损失函数，以及调整其他超参数。

4. 训练神经网络完成网络设计之后，我们需要将其作为模型在数据集上进行训练。

在这个过程中，我们需要使用反向传播算法来更新神经元权重和偏差。

训练过程需要训练足够的次数，直到损失函数达到收敛状态，并且神经网络达到最佳性能，才能完成训练。

5. 测试和验证一旦模型训练完成，我们可以使用一个测试集来验证模型的性能。

通过比较神经网络的输出结果和真实值之间的误差，可以计算出模型的准确率。

matlab代做神经网络手写数字识别文献综述剖析

基于神经网络的手写体数字识别系统1 前言自1946年第一台计算机面世以来，让电脑能说会看，能写会画,使人与计算机的交流更加充分融洽，就成为电脑专家们努力追求的目标.其中计算机的输入技术也由最早的磁带输入到键盘鼠标操作，然而,笔输入的更加直观方便使之成为每个人的梦想。

1987年，美国电气和电子工程师学会IEEE（institute for electrical and electronic engineers)在圣地亚哥召开了盛大规模的神经网络国际学术会议，国际神经网络学会（international neural networks society）也随之诞生.1990年IEEE神经网络会刊问世,各种期刊的神经网络特刊层出不穷,神经网络的理论研究和实际应用进入了一个蓬勃发展的时期[1].目前关于人工神经网络的定义尚不统一[2],例如,美国神经网络学家Hecht Hielsen 关于人工神经网络的一般定义是：“神经网络是由多个非常简单的处理单元彼此按某种方式相互连接而形成的计算系统，该系统是靠其状态对外部输入信息的动态响应来处理信息的”。

综合人工神经网络的来源、特点及各种解释，可以简单表述为:人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的脑式智能信息处理系统。

神经网络经过训练可有效地提取信号、语音、图像、雷达、声呐等感知模式的特征，并能解决现有启发式模式识别系统不能很好解决的不变量探测、自适应、抽象或概括等问题。

2 手写体数字识别系统的现状2。

1手写体数字识别手写体字符的识别是多年来的研究热点，在过去的数十年中，研究者们提出了许许多多的识别方法。

数字识别问题是根据待识别数字符号的特征观察值将其分类到0—9共10个类别中去。

手写体数字识别方法大致可以分为两类［3]:基于统计的识别方法和基于结构的识别方法。

统计法所使用的技术大致有一下几类：1）模板匹配法2）从像素点统计分布的角度来抽取特征，主要的方法有:采样点方法，矩方法、特征轨迹方法等。

MATLAB 神经网络基于SVM的手写字体识别

num_train = FileName); TestData = zeros(num_train,16*16); TestLabel = zeros(num_train,1);for k = 1:num_train
pic = imread([PathName,FileName{k}]); pic = pic_preprocess(pic);
% 设置 GA 相关参数 ga_option.maxgen = 100; ga_option.sizepop = 20; ga_option.cbound = [0,100]; ga_option.gbound = [0,100]; ga_option.v = 10; ga_option.ggap = 0.9; [bestCVaccuracy,bestc,bestg] = ... gaSVMcgForClass(TrainLabel,TrainData,ga_option)
A Little Clean Work
close all; clear; clc; format compact;
载入训练数据
% 利用 uigetfile 函数交互式选取训练样本 [FileName,PathName,FilterIndex] = uigetfile( ...
{'*.jpg';'*.bmp'},'请导入训练图片','*.jpg','MultiSelect','on');if ~FilterIndex return ; end num_train = length(FileName); TrainData = zeros(num_train,16*16); TrainLabel = zeros(num_train,1);for k = 1:num_train pic = imread([PathName,FileName{k}]); pic = pic_preprocess(pic);