基于BP神经网络的手写数字识别的算法

由于BP神经网络具有并行处理信息、自组织、自学习信息等优点,本文采用了BP神经网络对手写数字识别进行运算,提取笔画密度、长宽比和欧拉数等特征作为训练样本.并用Matlab对其算法进行仿真,并且很准确的识别出来,说明其有非常广泛的前景.     

基于BP人工神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别是模式识别研究领域多年来的热点,BP人工神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一。将两者融合并结合Matlab软件,提出了一种简单的基于BP神经网络数字识别的方法,仿真实验结果表明,该方法识别效果良好,准确率高,有一定实用性。     

手写数字识别的研究

为了提高手写数字识别的性能,研究了利用BP神经网络作为分类器在设计上的几个关键问题,给出每个关键环节的可行方案并进行有效总结.同时对脱机手写数字的图像预处理及特征提取部分的关键技术做了详细阐述.在此基础上给出分类器设计与训练的详细实验,实验结果表明,合理解决设计BP神经网络分类器的关键问题能够确保其对手写数字的高分类性能.     

基于BP神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题。由于手写体数字字体变化很大,传统的识别方法很难达到高的识别率。针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法。该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上,利用改进的BP神经网络进行训练识别。经实验,识别率达94％。实验结果表明,该方法对手写体数字识别效果良好,不仅简化了传统识别的繁杂性,而且提高了识别的准确性。     

基于长短期记忆神经网络的手写数字识别

手写笔迹识别是模式识别的一个重要研究领域。因为每个人的书写习惯有所不同,导致手写的字体有一定的差异。传统的Softmax模型在手写数字的识别结果上并没有达到人们的期望。目前,深度神经网络框架是模式识别领域的主流方法。长短期记忆神经网络(long-short term memory network,LSTM)是一种特殊的循环神经网络,它由输入门、遗忘门、输出门以及神经元组成。长短期记忆神经网络对于长序列问题有很好的处理。文中提出采用双向长短期记忆神经网络进行手写数字识别。采用MNIST数据集,分别使用传统的Softmax方法和双向长短期记忆神经网络方法对MNIST数据集里的图片进行识别。实验结果表明,传统的Softmax模型的正确率为92%左右,而LSTM模型的正确率达到了96.3%,提升4.3%。     

BP神经网络算法下手写数字识别技术研究

BP神经网络能够在模式识别中发挥重要的作用,这是因为它的并行结构、并行处理能力以及自行组织、适应和学习的能力非常强,它所独有的非线性特征也构成了关键的影响因素.为了能够发明一种识别效果显著的方法,需要以BP神经网络为基础,考虑到可能存在的各种干扰因素,对数字识别技术开展研究和分析.以研究的根本目标为驱动力,建立BP神经网络的架构,发现模型中存在的各种问题并加以完善和修正,由此建立起完整健全的神经网络.MATLAB仿真实验的结果显示,完善后的BP神经网络大大提高了手写数字识别的准确率,也缩短了识别时间,未来有很大的发展潜力.     

基于模糊神经网络的手势识别

本文通过对人手结构和手关节运动的分析,建立了手模型及其相应的数据结构。     

基于DCT的BP网的上海福利彩票数字识别

字符识别被广泛运用在各个领域，BP神经网络在识别方面具有显著的优势。在本文中，笔者以上海福利彩票为例，结合BP网和离散余弦变换，提出了BP网进行字符识别的一些步骤和方法。     

基于模版匹配的联机手写数字识别系统设计

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和识别。随着计算机技术的发展,人们对模式识别技术提出了更高的要求。本文主要介绍了模式识别的基本原理和联机手写数字识别系统的设计实现过程。分析了图像分类过程．分类判别函数的应用以及模式识别的过程;本文设计的联机手写数字识别系统是在VC＋＋环境下开发的,在数字手写区域手写一个0～9之间的数字,系统应用识别功能就可以得到对应的类别名称。     

基于统计和结构特征的手写数字识别研究

针对目前手写数字识别精度不高的问题,通过对手写数字图像的研究,提出了基于手写数字图像的空间、旋转、层次和结构特性的特征提取方法.该方法把手写数字的统计和结构特征结合起来,以特征提取方法为基础,利用LibSVM算法对手写数字特征进行了训练和识别.通过实验给出了各个参数的推荐值,利用推荐参数值,手写数字MNIST字体库的识别率高达99.3333％.实验结果表明了该算法在识别手写数字上的有效性和准确性.     

基于动态权值集成的手写数字识别方法

提出了一种基于动态权值集成的多分类器手写数字识别方法。该方法采用BP神经网络的方法,对不同的特征输入向量构建不同的神经网络分类器,通过设定动态权值,进而对不同的分类器的输出向量采用多类器集成方法进行系统集成。实验结果表明该方法具有较高的识别率和识别精度。     

集成型神经网络手写体数字识别

采用Kirsch边缘检测算子对手写体数字进行特征提取，分别得到数字的水平、垂直、左右对角线方向特征以及全局特征，然后利用5个改进的BP神经网络分类器分别对5种特征进行训练和分类，最后利用一个BP神经网络对5个子网络识别结果进行集成识别，取得了较好的实验效果。     

基于结构特征分类BP网络的手写数字识别

手写体数字识别有着重大的使用价值,用多层BP网络来识别手写体数字是手写体数字识别的一大进步,但是,用单纯的BP网络来识别也存在识别精度不高等的问题。将BP网络技术和数字本身的结构特征结合起来,提出了一种基于结构特征分类BP网络的手写体数字识别新方法。首先提取点、环等数字特征值,并根据一些特征进行分类;然后再运用BP神经网络识别,以提高网络的识别能力;最后,选取了500个人的0~9的手写体数字,运用以上算法进行BP神经网络识别,用3000个手写体数字作为训练样本,2000个其他的样本进行测试,网络收敛后,识别率达到96%以上,比原来有一定的提高。     

基于结构特征分类BP网络的手写数字识别

手写体数字识别有着重大的使用价值，用多层BP网络来识别手写体数字是手写体数字识别的一大进步，但是，用单纯的BP网络来识别也存在识别精度不高等的问题。将BP网络技术和数字本身的结构特征结合起来，提出了一种基于结构特征分类BP网络的手写体数字识别新方法。首先提取点、环等数字特征值，并根据一些特征进行分类；然后再运用BP神经网络识别，以提高网络的识别能力；最后，选取了500个人的0～9的手写体数字，运用以上算法进行BP神经网络识别，用3000个手写体数字作为训练样本，2000个其他的样本进行测试，网络收敛后，识别率达到96％以上，比原来有一定的提高。     

基于matlab和神经网络的数字识别

针对10个数字的识别问题,本文利用BP神经网络进行了实验,取得了较好的识别结果。同时应用了matlab的图形技术,增强了网络训练、识别的直观性。     

手写数字识别的原理及应用

随着信息技术的发展,信息建设在我国得到了迅猛的发展,手写数字识别的应用需求越来越广泛.文章从概念、研究背景、研究意义等方面介绍了手写数字识别的原理及实现方法,并介绍了手写数字识别的几个典型应用.     

基于BP神经网络的数字识别研究

比较了各种数字识别方法,采用BP神经网络设计了一个数字识别系统。首先对数字图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵;接着通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP神经网络,对样本数据进行训练;之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性;最后制作了图形用户界面进行实验。测试结果表明,该系统对噪声系数小于0.85的字符识别率可达96%,且网络训练时间可以接受。     

应用图论和基元方向信息的手写数字识别

提出一种应用图论的原理和基元方向信息来识别手写数字的方法,根据图论的原理对数字的图像进行粗分类,抽取基元,由方向信息进行细分类,结果表明该方法有比较好的识别结果。