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简单手写体数字识别系统的源代码
- 为了实现对手写字体的识别，运用了人工智能的分层神经网络思想，对识别的字体通过训练学习，达到识别手写字体的功能。-order to achieve the recognition of handwritten characters, the use of artificial intelligence hierarchical neural network thinking, the right font identification through training to learn, to a
手写体数字的识别程序
- 手写体数字的识别程序
alaboshibie
- 基于SVM的手写体阿拉伯数字识别，提出了支持向量机的新方法-SVM-based recognition of handwritten Arabic numerals, put forward a new SVM method
up_211113094CF5E08
- 基于SVM的手写体阿拉伯数字识别，讲的很详细-SVM-based recognition of handwritten Arabic numerals, speak in great detail
shouxietishuzishibie
- 该代码中实现了手写体数字的识别，其中的手写数字识别平台可以直接使用-The code to achieve a handwritten numeral recognition, one of the handwritten numeral recognition platform could be used directly
shuzishibie1
- 这是另外一个手写体数字识别的实例，希望能够对大家有所帮助-This is a handwritten numeral recognition examples
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- 思路简要说明： 1、图像二值化 将图片中的各点用0或1表示，1为有效点，0为背景。这里使用的是最大类间方差法 （otsu），在资料中有介绍。 2、去除干扰点 3、分割 将整个的图片分为每个单独的字，在下一步中才能一一识别。 4、与样本库进行对比，寻求最近似匹配 这步是比较核心的地方，由于要识别的图形每次都是随机变化的，我们不能进行完 全匹配识别，所以使用的是‘欧氏距离’来进行最近似匹配，资料中的《自由手写体 数字识别》里面有详细说明。
20090903FPGA
- 本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。-In this paper, designed and implemented an o
Num_recognization
- 手写体数字模式识别 鼠标输入 较高的正确率-Digital Pattern Recognition of Handwritten input a higher accuracy rate of the mouse
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- 手写数字识别系统设计,主要用于对手写体数字的自动识别-Handwritten numeral recognition system design, mainly used for automatic recognition of handwritten numerals
MNIST
- MNIST手写体数字识别库及图片提取代码MNIST手写数字库识别实现摘要手写数字识别是模式识别的应用之一。文中介绍了手写数字的一些主要特征,并提出了截断次数特征并利用截断次数特征进行了实验(MNIST handwritten digital identification library and picture extraction code MNIST handwritten numeral library identification implementation summary Handwr
handwriting recognition GUI
- 本文主要实现手写数字识别，利用多类逻辑回归与神经网络两种方法实现,并编写有GUI界面。(This paper mainly implements handwritten numeral recognition, using multiple logic regression and neural network to achieve two methods, and the preparation of a GUI interface.)
数字识别
- 手写体识别，包括样本，基于传统神经网络编写，使用MATLAB神经网络工具箱(Handwriting Recognition)
手写体数字识别界面程序
- 模糊模式识别，贝叶斯，手写识别。用于识别手写的数字。有样本图片。(Fuzzy pattern recognition, Bayes, handwriting recognition. Used to recognize handwritten numbers.)
fisher
- 利用fisher方法实现手写体数字多分类识别，采用mnist数据集(simple program using fisher)
least_square
- 利用最小二乘法实现手写体数字识别，采用mnist数据集(simple program using least-square)
BPnetwork_code
- 手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。因此，对数字识别的研究具有理论和应用的双重意义。(Handwritten numeral recognition is a very important and active research field in pattern recognition, digital recognition
ml-handwritten-digit-recognition-master
- 手写体数字（0-9）使用MATLAB图像识别的机器学习(Handwritten digit (0-9) recognition from images using machine learning in matlab)
digit-recognition-master
- generateclassifier.py Python脚本来创建文件digits_cls.pkl分类器。 performrecognition.py Python脚本测试分类。 digits_cls.pkl -数字识别的分类器文件。 photo_1.jpg测试图像1号测试分类器 photo_2.jpg测试图像号码2测试分类(generateClassifier.py - Python scr ipt to create the classifier file digits_cl
第 08 章 基于知识库的手写体数字识别
- 通过深度学习，利用已有库文件提取手写体图信息。与数据库中的内容进行对比，来识别手写体字母。(Through in-depth learning, handwritten graphic information is extracted from existing library files. Compare with the content in the database to recognize handwritten letters.)