"基于LeNet-5模型和卷积神经网络的MATLAB手写数字识别系统，采用自制的5*5大小数字数据集，结合主成分分析优化图像像素处理，实现了图像和手写板输入两种方式，训练过程表现良好，识别准确率高达9

mhIWHpFRgvZIP基于卷积神经网络的.zip  474.1KB

资源文件列表:

ZIP 基于卷积神经网络的.zip 大约有15个文件
  1. 1.jpg 63.11KB
  2. 2.jpg 65.51KB
  3. 3.jpg 36.01KB
  4. 4.jpg 229.53KB
  5. 5.jpg 154.68KB
  6. 6.jpg 6.11KB
  7. 基于卷积神经网络的.html 11.37KB
  8. 基于卷积神经网络的手写数.html 13.27KB
  9. 基于卷积神经网络的手写数字识别.txt 2.49KB
  10. 基于卷积神经网络的手写数字识别实.html 11.85KB
  11. 基于卷积神经网络的手写数字识别实现一引.txt 2.35KB
  12. 基于卷积神经网络的手写数字识别实现一引言手写数.doc 1.71KB
  13. 基于卷积神经网络的手写数字识别实现一引言手写数.txt 2.39KB
  14. 基于卷积神经网络的手写数字识别实现一引言手写数字.doc 2.4KB
  15. 基于卷积神经网络的手写数字识别实现基于的手.html 13.54KB

资源介绍:

"基于LeNet-5模型和卷积神经网络的MATLAB手写数字识别系统，采用自制的5*5大小数字数据集，结合主成分分析优化图像像素处理，实现了图像和手写板输入两种方式，训练过程表现良好，识别准确率高达95%以上。",基于卷积神经网络的手写数字识别（matlab实现） 基于CNN的matlab手写数字识别 可以加Lenet-5模型 数据集自制 数字大小5*5 训练过程良好，识别准确率在95%以上（数值+图像） 主成分分析提取像素点 包含图片输入和手写板输入两种方式加50 ,关键词：卷积神经网络；手写数字识别；Matlab实现；LeNet-5模型；数据集自制；5*5数字大小；训练过程；识别准确率；主成分分析；图片输入；手写板输入。,基于卷积神经网络的Matlab手写数字识别（含LeNet-5模型）
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90341519/2/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/90341519/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">基于卷积神经网络的手写数字识别<span class="ff2">（<span class="ff3">Matlab<span class="_ _0"> </span></span></span>实现<span class="ff2">）</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">一<span class="ff4">、</span>引言</div><div class="t m0 x1 h2 y3 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要任务<span class="ff2">，</span>它涉及到图像处理<span class="ff4">、</span>机器学习和深度学习等多个</div><div class="t m0 x1 h2 y4 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">领域<span class="ff4">。</span>本文将介绍一种基于卷积神经网络<span class="ff2">（<span class="ff3">CNN</span>）</span>的手写数字识别方法<span class="ff2">，</span>并使用<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">Matlab<span class="_ _0"> </span></span>进行实现<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">我们将使用自制的<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">5x5<span class="_ _0"> </span></span>大小数字数据集<span class="ff2">，</span>并加入<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">LeNet-5<span class="_ _0"> </span></span>模型进行训练<span class="ff2">，</span>以达到高准确率的识别效</div><div class="t m0 x1 h2 y6 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">果<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y7 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">二<span class="ff4">、</span>数据集准备</div><div class="t m0 x1 h2 y8 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">首先<span class="ff2">，</span>我们需要准备一个自制的数字数据集<span class="ff4">。</span>这个数据集包含手写数字的图像<span class="ff2">，</span>每个数字的大小为</div><div class="t m0 x1 h2 y9 ff3 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">5x5<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">像素<span class="ff4">。</span>我们可以通过收集大量的手写数字图像<span class="ff2">，</span>并进行适当的预处理和标注来构建这个数据集<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 ya ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在收集完数据后<span class="ff2">，</span>我们将数字图像存储为<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">Matlab<span class="_ _0"> </span></span>可以读取的格式<span class="ff2">，</span>并准备用于训练和测试<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yb ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">三<span class="ff4">、</span>基于卷积神经网络的模型设计</div><div class="t m0 x1 h2 yc ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">Matlab<span class="_ _0"> </span></span>中<span class="ff2">，</span>我们可以使用深度学习工具箱来设计并实现卷积神经网络<span class="ff4">。</span>我们将采用<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">LeNet-5<span class="_ _0"> </span></span>模</div><div class="t m0 x1 h2 yd ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">型作为基础<span class="ff2">，</span>根据实际需求进行适当的调整和优化<span class="ff4">。<span class="ff3">LeNet-5<span class="_ _0"> </span></span></span>是一个经典的卷积神经网络模型<span class="ff2">，</span>它适</div><div class="t m0 x1 h2 ye ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">用于图像识别和分类任务<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 yf ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">四<span class="ff4">、</span>训练过程</div><div class="t m0 x1 h2 y10 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">在训练过程中<span class="ff2">，</span>我们将使用自制的<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">5x5<span class="_ _0"> </span></span>数字数据集进行训练<span class="ff4">。</span>我们将设置适当的训练参数<span class="ff2">，</span>如学习率</div><div class="t m0 x1 h2 y11 ff4 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">、<span class="ff1">批处理大小</span>、<span class="ff1">迭代次数等<span class="ff2">，</span>以确保训练过程的良好进行</span>。<span class="ff1">我们将记录训练过程中的损失函数值和准</span></div><div class="t m0 x1 h2 y12 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">确率<span class="ff2">，</span>以便于观察模型的训练效果<span class="ff4">。</span>经过多次迭代和调整参数后<span class="ff2">，</span>我们可以得到一个训练良好的模型</div><div class="t m0 x1 h2 y13 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">，<span class="ff1">其识别准确率达到<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">95%</span>以上<span class="ff4">。</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y14 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">五<span class="ff4">、</span>主成分分析提取像素点</div><div class="t m0 x1 h2 y15 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">为了提高模型的性能和泛化能力<span class="ff2">，</span>我们可以使用主成分分析<span class="ff2">（<span class="ff3">PCA</span>）</span>来提取图像的像素点特征<span class="ff4">。<span class="ff3">PCA</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y16 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">是一种常用的降维方法<span class="ff2">，</span>它可以通过对原始数据进行线性变换<span class="ff2">，</span>提取出主要的信息特征<span class="ff4">。</span>在<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">Matlab</span></div><div class="t m0 x1 h2 y17 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">中<span class="ff2">，</span>我们可以使用<span class="_ _1"> </span><span class="ff3">PCA<span class="_ _0"> </span></span>函数来对图像数据进行降维处理<span class="ff2">，</span>以提取出重要的像素点特征<span class="ff4">。</span></div><div class="t m0 x1 h2 y18 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">六<span class="ff4">、</span>图片输入和手写板输入两种方式的实现</div><div class="t m0 x1 h2 y19 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">除了使用图像文件作为输入外<span class="ff2">，</span>我们还可以考虑使用手写板输入的方式来实现手写数字的识别<span class="ff4">。</span>在手</div><div class="t m0 x1 h2 y1a ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">写板输入的方式中<span class="ff2">，</span>我们可以将手写数字的轨迹数据转换为图像数据<span class="ff2">，</span>然后使用相同的卷积神经网络</div></div><div class="pi" data-data='{"ctm":[1.568627,0.000000,0.000000,1.568627,0.000000,0.000000]}'></div></div>
100+评论
captcha
    相关资源