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。

基于多分类器的无分割手写数字字符串识别算法

手写体数字字符串识别常用于邮件自动分拣、银行票据和财务报表的录入中,针对其分割识别算法复杂度较高、准确率较低的问题,提出一种多分类器下无分割手写数字字符串识别算法。该算法的核心是采用四个分类器实现粘连字符串的无分割识别;将残差结构应用于Le Net-5网络,以增加网络深度,提高识别准确率,加快收敛速度;使用动态选择策略,以避免长度分类器误分类对识别结果的影响。实验结果表明,在NIST SD19一位数字和Synthetic数据集训练网络下,使用NIST SD19上长度为2、3、4、5、6的字符串验证网络,其识别准确率分别为99.3%、98.5%、98.1%、96.6%和97.2%。

基于生成对抗网络的手写数字重叠图像分离与识别

为解决手写数字重叠给识别带来的障碍,探索识别重叠手写数字的高效方法,本文提出一种采用生成对抗网络分离重叠手写数字的方法,将重叠手写数字分离成2个单独的数字后再进行识别。分别使用卷积层和反卷积层构建判别器和生成器,充分提取数字特征,减少模型参数量;融入自注意力机制,快速有效提取数字显著区域特征;对生成器和判别器进行谱归一,约束网络梯度;改进模型损失函数,提高生成器分离数字的质量。在通过MNIST数据集构造的数据上进行试验,结果表明:本文提出的方法对重叠手写数字的识别准确率达95.91%;峰值信噪比和结构相似性指数分别为22.11和0.8961,相比CapsNet网络模型有了显著提升。

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.

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%。

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。

基于卷积神经网络的手写数字识别系统

卷积神经网络有着非常高的学习效率,现已被广泛应用于图像识别、人脸检测等各个领域。由于当图像有轻微位移, 扭曲或其他形式的变形时,卷积神经网络能减少误差,保持高度不变性,因此,卷积神经网络被广泛应用于手写数字识别,并且有 着较高的准确率。随着科学的发展,工作中必然会涉及手写数字的录入,所以,手写数字自动识别的研究有着重要性和必要性。本 文主要研究的是卷积神经网络在手写数字识别中的应用,主要的内容分为:了解卷积神经网络的网络结构,建立手写数字识别系 统,并对实验结果进行展示和分析。

基于FPGA的手写体数字识别与实现

为推动基于卷积神经网络的手写数字识别系统的实验设备开发及应用,本文设计实现了基于FPGA硬件平台的手写数字识别系统。通过在FPGA的硬件平台上搭载神经网络模型,实现对现有数据集中手写数字的识别。卷积神经网络模型由卷积层、池化层和全连接层组成,激活函数采用RELU函数,使用MNIST数据集完成模型训练。FPGA具有体积小、功耗低、可编程、半定制性等特点,研究以FPGA为核心硬件,实现了神经网络模型实现数字识别的快速推理应用,为识别系统的应用带来更广阔的应用场景。

基于LeNet-5的试卷手写分数无分割识别方法

研究了LeNet-5网络识别试卷计分栏手写分数的无分割识别算法。先将高拍仪获取的试卷计分栏图像运用ROI区域选择和连通域处理等图像处理算法将其中手写的各分数截取出来,形成单独的图像,然后将图像归一化,并将格式转化为csv文件,后把这些csv数据输入训练好的LeNet-5网络实现识别。在训练LeNet-5网络时,不断修改该网络的batch、learning rate、epoch和权重数量等参数,提高识别效果。对于无分割字符识别,卷积神经网络需进行100分类(即0-99,不考虑100分的试卷),将全连接层神经元数量设置为100。为了提高试卷识别分数效果,将试卷计分栏各题号的理论总分也输入卷积神经网络,并将该数据作为误分类的一个筛选,提高了分类准确性。采用以上系列方法,对500份学生试卷的手写分数识别,正确率达93.20%。将以上方法应用于试卷分数统计系统,可以大幅度提高试卷分数的统计速度并降低教师的劳动强度。

手写体数字识别技术的研究

手写体数字识别特征提取方面，有模板匹配，统计特征和结构特征，在分类器设计上有基于距离的分类器和神经网络分类器等。分析和评价了这些问题后，指出今后的研究方向应在特征综合、分类器集成以及新的分类器的研究上。

带有手写干扰的印刷体数字识别

首先提出黑白特征分离（即黑白特征局部和整体分离提取特征的思想）和一种ＢＰ神经网络的快速收敛算法及训练策略，并在此基础上构造了５种独立的识别模块．应用加权表决方法设计了识别带有手写干扰的印刷体数字及一些特殊字符的综合方法，取得了理想的效果．

基于主曲线的脱机手写数字识别

该文提出了一种基于主曲线的脱机手写数字识别方法.该方法将主曲线及知识约简算法运用于识别模型中.主曲线是主成份分析的非线性推广,它是通过数据分布“中间”并满足“自相合”的光滑曲线.它较好地反映了数据分布的结构特征.粗糙集理论的知识约简是从决策表中获取决策(分类)规则的有效工具.本文将主曲线用于训练数据的特征提取,根据主曲线的特征生成决策表;利用我们提出的知识约简算法对决策表进行处理,自动获得分类规则.这种方法既符合人的识别习惯,又克服了利用统计特征识别所带来的不足.实验结果表明了该方法能有效提高手写数字的识别率,为脱机手写数字识别的研究提供了一条新途径.

手写粉笔数字自动识别方法研究

手写粉笔字在生产生活中应用广泛,针对手写粉笔字易与背景混淆的特点,提出了手写粉笔数字自动识别方法,分别通过粉笔字普适性分割算法和基于SVM的手写数字分层分类自动识别技术解决了分割和识别两个关键问题,并结合钢材板坯号自动识别系统的应用进行方法的实验,达到了较高的识别率,具有重大的应用价值和推广意义。

手写数字识别中组合式神经网络的构建方法

将聚类技术和遗传算法相结合,提出一种基于相似度传播算法和遗传算法的神经网络集成方法应用于手写数字识别问题.先分别利用主成分分析和Fisher线性判别分析对数据集进行特征提取,得到两类特征数据集,再利用Bagging方法分别为这两类特征数据集训练简单的BP神经网络,然后采用相似度传播算法对这些BP神经网络进行聚类,找到作为类簇中心的网络(中心网络),最后利用遗传算法对所有中心网络的权值进行训练,将中心网络进行加权线性集成作为最终分类器.在标准手写数字数据集MNIST上进行测试的实验结果表明,该方法的识别率优于单个神经网络的识别率,并兼顾了分类效率.

基于图像识别技术的手写数字识别方法

随着世界经济越来越发达,各国经济交流日益加深,人们每天要处理大量的票据。手写数字在这个领域是必不缺少的,例如人们要处理许多支票、发票、货物单等数据,这些都要大量与数据打交道。传统的方法是利用光学的光电变换原理对数字进行识别,该方法对环境要求比较高,成本较高,识别率和实时性比较低。文中提出基于图像识别的对0至9手写数字识别技术。实验表明,对2,3,4,5,8,9字符准确识别,而对1,7,0,6,数字基本识别无误,该方法提高了对数字识别率和实时性。

边缘智能背景下的手写数字识别

随着边缘智能的快速发展,现有手写数字识别卷积网络模型的发展已越来越不适应边缘部署、算力下降的要求,且存在小样本泛化能力较差和网络训练成本较高等问题。借鉴卷积神经网络(CNN)经典结构、Leaky_ReLU算法、dropout算法和遗传算法及自适应和混合池化思想构建了基于LeNet-DL改进网络的手写数字识别模型,分别在大样本数据集MNIST和小样本真实数据集REAL上与LeNet、LeNet+sigmoid、AlexNet等算法进行对比实验。改进网络的大样本识别精度可达99.34%,性能提升约0.83%;小样本识别精度可达78.89%,性能提升约8.34%。实验结果表明,LeNet-DL网络相较于传统CNN在大样本和小样本数据集上的训练成本更低、性能更优且模型泛化能力更强。

基于自组织映射的手写数字识别的并行实现

针对自组织映射(SOM)神经网络算法实现复杂的问题,提出SOM算法的简化方案及并行硬件电路架构.经典SOM算法中,权值更新函数须使用浮点数乘法、开方以及指数等运算,硬件并行实现十分困难.传统的SOM简化方法的聚类准确率不高,面对手写数字识别这类复杂应用,传统方法的识别率十分有限.提出的SOM简化算法可以在保证系统聚类准确率的同时,除去权值更新函数中的复杂运算,易于硬件的全并行实现.基于提出的SOM简化算法及并行电路架构,实现的手写数字识别系统的工作频率为50 MHz,单次输入的学习时间仅需200ns,实时处理性能可达400MCUPS.识别系统针对MNIST样本库的识别准确率超过81%,与经典SOM算法的准确率持平,明显优于其他SOM简化方法.

基于组合分类器的自由手写体数字识别方法

自由手写体数字识别广泛应用于信息录入和文本识别中。基于组合分类器实现手写数字的识别,克服了单因子识别的局限性,识别中使用距离法和改进的BP神经网络方法,以多种特征向量作为分类器的输入,以举手法则确定识别输出。实验证明,该系统具有较高的识别率和极低的误识率,有令人鼓舞的应用价值。