基于LeNet神经网络的手写数字识别技术研究

以机器学习的神经网络算法进行数字的识别,研究卷积神经网络,分析卷积神经网络输入层、卷积层、激励层、池化层和全连接层的原理和作用,对现有卷积神经网络LeNet-5模型进行简要分析。对图像数字的大小格式进行灰度处理,合理设计LeNet-5层级结构,进行摄像头图片的特征提取,并对参数进行设置,对向前向后传播方式进行深入了解,并对梯度下降方式进行选取以及分类层的设计;利用OpenMV摄像头模块,基于Phython语言进行了程序设计,对数字识别的试验结果进行分析比对,评估本系统的识别准确度和辨识度等性能指标。