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。

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%。

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。

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.