基于BP神经网络的数字识别

手写数字识别是人工智能技术中一个十分重要的分支,在人们日常生活中也应用得越来越频繁,例如在快递分拣、金融等有关数字识别的领域中都有较多的应用,这也使得越来越多人投入到手写数字识别技术研究中,人工神经网不仅具有非常好的容错能力、分类能力,还具有自适应和自学习等特性,备受人们的重视,基于此,本文在对神经网络介绍的基础上就神经网络在手写数字识别方面做了一些研究探讨。     

改进的半字识别算法在水表读数系统中的应用

在水表读数识别领域,半字符识别一直是众多学者研究中的难点,阻碍着水表读数识别系统在实际中的应用。改进的算法在模板匹配算法的基础上,考虑了半字符高度的因素,在上下半字符是一长一短的情况下,剔除过短的半字符,仅计算较长半字符与模板的匹配度。结果表明,该方法可以准确识别各种情况下的半字符,并且大大降低了易混淆数字如6、8、9的误判,有效提高了水表读数识别系统的识别能力。     

基于卷积神经网络的手写数字识别研究

随着科技的不断发展,卷积神经网络被广泛应用于各个领域之中,研究热点之一就是手写数字的识别。文章基于深度学习卷积神经网络,用MNIST数据集作为训练集和测试集,同时对卷积神经网络中的卷积层、池化层和全连接层以及激活函数进行介绍,并在Python的环境下输入手写数字图片,然后通过卷积神经网络经典模型运用到所提供的数据集进行效果识别,将卷积神经网络数据集进行训练,在训练好的卷积神经网络中取得了较好的实验效果,最终该手写数字识别实验准确精度可以达到99.1%。     

基于TensorFlow手写数字识别模型设计与实现

在对TensorFlow展开分析的基础上,本文对手写数字识别模型的设计与实现方法进行了探讨,为关注这一话题的人们提供参考。     

基于AP和BP神经网络算法的手写数字识别

针对现有的手写数字识别技术不适合大规模应用的问题,提出了一种基于AP和BP神经网络的快速手写数字识别算法。首先对预处理后的样本通过AP算法(affinity propagation)聚类消除冗余,重新构造样本空间;然后构造BP(误差反向传播)神经网络模型,学习测试集合样本。采用UCI机器学习数据库中的数据进行实验,结果表明,算法的识别正确率可达96.10%,高于BP神经网络算法的识别正确率94.88%,且执行时间约为后者的10%,具有较高的实用价值。     

模板匹配联合特征法在车牌字符识别中的应用

针对当前车牌字符识别中相似字符易出错的问题,提出了模板匹配联合特征的车牌字符识别方法.在算法设计中,首先,根据车牌字符特征构建存在相似字符,识别时容易出错的特征字符库;初次识别时,对所有车牌字符采用模板匹配算法;初次识别的结果如不属于特征字符库,识别结束;否则进行二次特征识别.通过对4000张不同环境下的车牌图片进行测...     

中文听写输入系统——全新的非键盘输入新概念

1概述键盘操作不熟悉，普通话不标准，这些都会使您面对文字录入工作束手无策。中文听写输入系统为您解决汉字输入上的难题。它突破了传统的汉字键盘输入方法，使语音输入、智能笔达到了实用化的水平。该系统是汉王公司的手写识别输入系统与IBMViaVoice普通话连续语音识别技术的集成，可以同时用于听写和手写的“语音～手写”文字处理器。二者结合将使用者的语音或手写信息转化为相应的文本记入文档，可以说该系统是一个既能满足速度又能保证准确性的稍加学习就会的、自然简便、快捷的非键盘汉字输入的解决方案。2中文听写输入系统的特点1…     

深度卷积神经网络在水表字符图像识别上的应用

水表字轮半字符图像的识别是水表字符图像自动化识别的一个关键点。水表字符识别深度卷积神经网络基于深度卷积神经网络结构Inception,采用自制的水表字符图像数据集,利用Tensor Flow重新训练了Inception的输出层,实现了一个无监督的端到端水表字符自动识别方法。实验结果表明该方案具有识别率高、实用性强的优点。     

基于数学形态学的车牌识别系统设计仿真

针对车辆牌照的自动识别问题,提出一种基于形态学的车牌识别系统设计。通过对采集到的原始彩色图像进行灰度化、滤波等预处理,并利用数学形态学方法对图像进行闭合、腐蚀等运算,进而实现了车牌定位,再使用投影法完成对车牌的字符分割,最后采用模板匹配法对字符进行识别。MATLAB仿真结果显示,设计具有较高的识别效果,识别速度较快。     

基于KNN算法的手写字母识别

数据挖掘是指通过多种算法从海量数据中搜索隐藏于其中有用信息的过程。在无序中寻找有序、在纷乱中发现规律,是数据挖掘的核心价值所在。它主要通过数理统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统、模式识别等诸多方法来实现既定目标。本文利用数据挖掘中的K近邻算法(KNN),根据从大量手写英文字母图像中提取出的原始特征属性,对手写字母进行计算机算法自动分类,从而达到对手写字母识别的目的。这对于在电脑编辑大大多于手写文本的快节奏现实生活中,及时准确识别出手写文献信息内容,具有重要意义。