基于LeNet-5的手写数字识别的改进方法

手写体识别是计算机视觉的一个重要研究方向。在手写体识别中,常规方法的泛化性能通常较低。相比之下,人工神经网络能够从样本数据中学习特征表达。文章详细探讨了基于LeNet-5和基于卷积神经网络的手写数字识别方法,并设计了图形用户界面(GUI)进行实际测试。测试结果显示,改进后的LeNet-5模型在手写数字识别上相较于传统LeNet-5模型有一定提升。

基于卷积神经网络的手写数字识别技术研究

手写数字识别与我们的生活和工作息息相关,传统的人工判断手写数字方式需要耗费大量精力,并且存在准确性不高和时效性不能保证的弊端。为解决这一问题,采用卷积神经网络方法来进行手写数字识别。首先将MNIST数据集划分为训练集与测试集,其次在MATLAB上搭建训练LeNet-5与AlexNet两种卷积神经网络模型,之后将测试集导入模型,测试性能,最后再将验证集导入验证模型性能。实验结果表明,AlexNet模型对验证集识别率高于LeNet-5模型,且AlexNet模型的稳定性优于LeNet-5。

基于蜂鸟 E203 RISC-V 处理器的手写数字识别系统设计

手写数字识别是计算机视觉领域的一个经典问题,在车牌识别、光学字符识别等领域有重要作用。在嵌入式设备中部署高性能的手写数字识别系统,由于受到ARM和X86架构的约束,其系统的算力、成本、功耗等指标均不理想。RISC-V架构具有开源、精简、扩展性强和指令编码规整等优势,近年在业内备受好评。对开源的蜂鸟E203 RISC-V处理器进行优化,并加入卷积神经网络协处理器单元完成对手写数字的识别。测试结果表明,在系统工作频率为25 MHz时,采用蜂鸟E203 RISC-V处理器设计的卷积神经网络协处理器在进行手写数字识别时,平均识别耗时1 ms,处理视频流数据平均帧数在912帧,正确率为98%,证实了本系统的可行性,体现了RISC-V对比ARM以及X86架构处理器的优越性。

基于手写数字识别APP的智能快递自提柜

选题背景随着电子商务的繁荣,物流需求急剧增长,传统的人力配送方式已无法满足人们的需求。智能快递自提柜作为一种新型的物流末端配送方式,可以24小时不间断提供服务,用户可以根据自己的时间安排随时取件,从而节省了等待配送的时间。同时,对于快递公司来说,智能快递柜可以节省人力成本,提高投递效率。本项目将开发一款基于手写数字识别APP的智能快递自提柜.

深度学习视域下生成式伪造手写数字鉴定方法

随着基于GAN模型的生成式技术的发展,传统伪造手写数字鉴定方法面临着巨大挑战。为此,采用多种GAN模型生成手写数字,并构建相关数据集后,利用Vision Transformer模型实现了伪造手写数字鉴定,并可以进行溯源。通过构建工程软件并进行实验测试,实验结果表明系统在伪造真假鉴定和伪造手写数字来源两方面的平均准确率、精确率、召回率分别达到79.16%和77.22%、80%和81.52%、97.22%和91.24%,达到了预期的实验目标,为识别生成式伪造手写数字提供了可参考的鉴定方法。

基于深度卷积神经网络的手写数字识别研究

为了进一步提高手写数字的识别准确率,基于深度卷积神经网络对识别过程进行了研究。采用PyTorch框架构建了一个手写数字识别模型;然后,使用MNIST数据集对模型进行训练以及实验测试。实验结果表明,提出的模型对手写数字识别准确率达到99.31%,与相关文献、LeNet-5模型和ResNet模型相比分别提高了11.01%、4.31%、3.31%、1.01%、4.31%、4.51%、10.71%和5.31%。

贝叶斯分类器在手写数字分类识别中的应用

手写体数字识别技术是一种非常重要的技术,将带来巨大的社会效益和经济效益。但是到目前为止,对手写数字进行识别的准确率仍需要进一步提高。针对这种情况,本文提出了一种基于贝叶斯分类器的手写体数字分类识别方法,能够有效识别书写规范的数字。

基于PCA降维的MNIST手写数字识别优化

PCA数据降维技术广泛应用于数据降维和数据的特征提取,可以很大程度上降低算法的计算复杂度,提升程序运行效率。文章将MNIST原始数据集和对原始数据集进行PCA降维处理之后的数据集作为样本,分别采用K-邻近算法、决策树ID3算法、SVC分类模型,以及选取不同分类算法作为基础分类器的集成学习方法,实现手写数字识别。在对MNIST数据集进行PCA降维前后,以及不同分类算法和模型执行结果的时间复杂度与预测准确率进行比对与分析,进一步强化与优化手写数字识别准确率等各项指标。

CNN手写数字识别系统的ZYNQ实现

针对卷积神经网络手写数字识别系统在软件平台上运行速度慢,功耗高的问题,同时更好地满足便携性的需求,利用FPGA并行计算的优势,在ZYNQ平台的逻辑端对卷积神经网络中的卷积层和池化层进行硬件加速,使用MT9V034摄像头采集图像通过屏幕实时显示识别后的数字。与软件平台相比较,处理一帧图像的速度提高了至少178倍,综合后的总片上功耗为1.969 W,逻辑资源的使用量为9.260 K,实现了对手写数字的低功耗快速识别。

基于人工智能的手写数字识别方法研究

手写数字识别属于图像分类问题。因个体手写数字的差异,传统的图像分类方法实现快速有效识别的难度相对较大。随着人工智能和计算机硬件技术的快速发展,基于深度学习卷积网络的手写数字识别逐渐成为研究热点。使用PyTorch搭建了经典的网络模型LeNet-5和改进的ResNet18模型进行手写数字识别。采用交叉熵损失函数和Adam优化算法,并设置学习率为0.001,在MNIST数据集上进行了训练和测试,鉴于ResNet18比LeNet-5网络结构深,在训练时花费的时间比LeNet-5多。经过100个Epoch后,使用LeNet-5模型在测试集上准确率达到了99.18%,使用ResNet18卷积模型的准确率高达99.55%,可以识别自制的手写数字,为人工智能识别系统的发展提供了一定的参考价值。

基于STM32的手写数字识别平台的设计与实现

设计了基于STM32的手写数字识别平台,首先,利用MNIST数据集去训练和测试BP神经网络的权重和偏重,在得到理想的训练结果后结束训练和测试;其次,利用C语言编写识别模型并移植至STM32单片机硬件平台;最后,利用STM32单片机硬件平台上的可触摸屏采集实时书写的0~9中任意数字进行实验,利用串口打印识别结果并进行统计,实验结果表明,该平台能够准确识别手写数字。

基于卷积神经网络CNN的手写数字识别算法研究

手写数字识别是图像分类的常见应用方向,可广泛应用于快递编码识别、简历电话号码识别、电脑自动判卷等方面。为了解决BP神经网络在手写数字识别中全连接模型参数过多、网络计算数据量大、识别准确率低等问题,采用卷积神经网络CNN进行手写数字识别。采用PyTorch搭建了网络模型,对MNIST数据集进行训练,手写数字识别;采用交叉熵损失函数和Adam优化算法,并设置学习率为0.001;经过100个Epoch后,识别准确率达到了99%,通过GUI界面可以识别自制的手写数字,具有很强的鲁棒性。

基于堆叠自编码网络与全连接层网络的手写数字识别算法的研究

本文基于深度学习堆叠自编码网络与全连接层进行了手写数字的识别的算法研究,堆叠自编码神经网络能够挖掘数据内部信息,提取有效特征;全连接层进行分类预测。在MINIST数据集和大学生手写数字数据集中,与传统机器学习方法SVM及随机森林相比取得了更好的结果达到了0.967的准确率。本文设计的算法为堆叠自编码网络应用前景提供了研究基础。

基于神经网络的快速识别手写数字研究

针对神经网络模型中结构层次复杂、模型参数过多、手写数字识别时间长等问题,提出了一种快速识别手写数字的方法.之后结合传统人工神经网络和卷积神经网络的优点,利用主成分分析方法对数据集进行降维,重构了一种可以缩短手写数字识别时间的神经网络模型BP-CNN.经过测试BP-CNN在MNIST手写数据集的应用中,能够稳定缩短40%以上的模型训练时间.随着数据集或训练迭代次数的增加,重构神经网络提高手写数字识别效率也随之提高.

基于全连接层卷积神经网络识别手写数字的研究

手写体识别信息程序直接运用计算机进行识别录入可以提高对于手写体数字的录入效率。目前,手写体数字的识别在MNIST这种大型标准数据集上的研究是人工智能领域的基础研究。该系统是基于TensorFlow的手写识别系统,TensorFlow机器学习框架技术已经逐渐成熟,对于目前人工智能发展的浪潮,人们越来越热衷于将一些以前机器不能实现的、难以理解的工作通过机器学习的方式来实现。该系统研究的是对于手写体数字的识别,采用TensorFlow框架以及机器学习的方法,详细讨论如何建立全连接层以及对数据模型进行优化,并使用数据集对计算机进行训练,形成参数文件,详细通过对手写体数字形成图像文件进行识别并输出识别数字。总体来说,手写体数字识别是对于手写体信息的一次创新尝试。

基于手写数字识别的试卷分析系统

针对现有试卷分析过程中需要手工录入、统计和分析成绩,导致繁琐费时等问题,提出了基于手写数字识别的试卷分析系统。首先利用图像处理技术增强需处理的试卷成绩表区域;然后使用改进的LeNet-5卷积神经网络识别分数;最后,采用OpenPyXL和Python-Docx库函数完成成绩保存、分析和报告自动生成。实验表明,该系统能提高试卷分析效率,减轻教师工作负担。

基于TensorFlow的LeNet网络的手写数字识别与实现

手写数字识别是模式识别中非常重要和关键的研究领域,并且具有一定的难度。每个人的手写习惯各不相同,而且手写数字识别很难建立精确的数学模型,使得手写数字的识别难度大大增加。针对手写数字难以准确识别的问题,将LeNet神经网络应用到其中,并对LeNet模型的输入层、卷积层、池化层及全连接层进行原理方面的剖析。基于TensorFlow的框架和Python语言进行了相关的程序编写与设计,以MNIST库作为数据集的来源,使用PyQt5设计GUI画板界面,最终实现对于手写数字的识别。实验结果表明,本系统的识别准确度和辨识度达到99.2%,可应用于发票手写数字识别、酒店登记手写身份证识别等生活实践中。

基于LDA降维和BP神经网络的手写数字识别

手写数字数据集是机器学习分类领域的优质数据集,文章以反向传播(Back Propagation,BP)神经网络为基础,对手写数字进行分类识别。为减少BP神经网络的计算开支,实验前,对比了过滤卡方检验法、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)降维、线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis,LDA)降维以及多维尺度变换(Multidimensional Scaling,MDS)降维对特征选取的训练测试效果,从而确定了神经网络拟合之前的最优特征提取方法。实验中,利用Bagging对BP神经网络进行集成处理,分类识别了手写数字。实验后,将文中方法与朴素贝叶斯、决策树、随机森林、LDA多分类进行对比。结果表明,采取LDA降维方法时,降到9维的特征提取方式最优,单个BP神经网络对手写数字数据识别的准确率为92%左右,而基于Bagging集成的BP神经网络在识别准确率方面高达95%。

基于卷积神经网络的手写数字识别研究与实现

文章针对计算机视觉领域的手写数字识别问题,介绍了神经网络原理、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)构成、TensorFlow框架等相关知识,并应用卷积神经网络在MNIST数据集上进行验证。实验结果表明,基于卷积神经网络识别手写数字具有较高的准确性。

基于遗传算法优化BP神经网络的手写数字识别

手写数字识别是经典的分类任务,在支票阅读、街道编号识别等方面具有许多实际应用。为了提高手写数字分类准确性,文章提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化的反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型,即GA-BP神经网络模型。基于MNIST手写数字训练集,GA-BP神经网络模型在迭代50次时能达到95.07%的分类准确率,显著高于BP神经网络等单一分类模型的准确率,验证了改进后的模型在手写数字分类上的有效性。