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  1. 基于BP神经网络的手写体数字识别系统

  2. 本系统包括:1.使用MATLAB自用工具包调用摄像头,进行图像处理、分割、保存,形成自制的训练集与测试集识别数字0与2,但是其他数字也可以,读者可自己进行操作验证;2.特征提取部分采用了粗网格特征提取,最大限度地降低了特征的维度;3.使用训练集训练神经网络;4.使用测试集得到最优的神经网络神经元个数之后;进行最终测试,达到使用摄像头对写有数字的A4纸进行拍照,然后会输出识别情况;说明:为降低噪声,应该将整张A4纸置于摄像头取图框内;另外,由于神经网络的训练不够,需要多次尝试可能成功,识别率目前不
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-06-22
    • 文件大小:64512
    • 提供者:DBLCHANGE123
  1. 基于MATLAB GUI的BP神经网络手写字体识别系统

  2. 随着社会的发展,手写体数字识别得到了日益广泛的应用,因此有大量的手写体数字文档整理、查询、统计的工作需要完成,而手写体数字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。本系统所设计的手写体数字识别系统包括输入图片、归一化、特征提取、识别等部分,本文所用到的手写体数字样本都是在Windows自带的画图板中手写输入获得的。首先采用MATLAB的imread.m函数读取手写体数字图像,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,将灰度化、二值话图
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:61440
    • 提供者:weixin_38740596