本手写数字识别系统主要是解决用于以图象格式存在的手写体识别的问题。系统的整体可以划分为三个组成部分,第一是基于神经网络的模型设计,第部分则是基于图形界面设计,第三部分则是基于minist 的手写数据集对于神经网络的模型进行了训练,并实现手写数字识别。
神经网络模式识别的一个关键步骤是预处理和特征提取,对于手写体数字识别,本文采用了一种基于结构特征和统计特征的提取方法,并用程序实现了这一特征提取过程。 通过测试,本识别系统对于较规范的手写体数字的识别达到了很好的识别效果。 关键词:手写体数字识别,特征提取,人工神经网络,MATLAB ABSTRACT Handwritten character ...
南京晓庄学院本科生毕业论文 基于神经网络手写体数字识别系统的设计与实现 Based on neural network handwritten digits identification system design and implementation [摘要] 数字识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和识别。随着计算机技 术的发展,人类对模式识别技术提出了更高的要求。特别是对于大量...
由于手写体数字识别难于建立精确的数学模型,所以本文采用BP神经网络对这一问题进行处理。神经网络模式识别的一个关键步骤是预处理和特征提取,对于手写体数字识别,本文采用了一种基于结构特征和统计特征的提取方法,并用程序实现了这一特征提取过程。 通过测试,本识别系统对于较规范的手写体数字的识别达到了很好的识别效果...
由于手写体数字识别难于建立精确的数学模型,所以本文采用BP神经网络对这一问题进行处理。神经网络模式识别的一个关键步骤是预处理和特征提取,对于手写体数字识别,本文采用了一种基于结构特征和统计特征的提取方法,并用程序实现了这一特征提取过程。 通过测试,本识别系统对于较规范的手写体数字的识别达到了很好的识别效果...
由于手写体数字识别难于建立精确的数学模型,所以本文采用BP神经网络对这一问题进行处理.神经网络模式识别的一个关键步骤是预处理和特征提取,对于手写体数字识别,本文采用了一种基于结构特征和统计特征的提取方法,并用程序实现了这一特征提取过程。 通过测试,本识别系统对于较规范的手写体数字的识别达到了很好的识别效果。