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Number_88
- 该程序是基于BP神经网络的程序，完成手写阿拉伯数字的识别。
shibie
- 手写阿拉伯数字识别：手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域，原因有被识别的模式数较少（只有0~9，10个阿拉伯数字）、阿拉伯数字笔画少并且简单等。手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别、汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法，例如基于规则的方法、基于有限状态自动机的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法等。目前比较流行的方法是基于神经网络的方法和基于统计的方法，但无论使用哪种方法，也需要通过基本的图像处理技术来对图像进行预处理，才能获得这些方法的输入信息。所以，本
GestureStudy
- 本程序基于 BP 神经网络完成了对用户使用鼠标输入的特定手势的识别，并且可以学习 用户创建的新手势。程序中已经存储的手势是 Palm 系列掌上电脑中手写识别专用的 Graffiti 字体的数字 0～9，这种字体的特点是每个字由一个连续笔划构成，适合用一个连贯的鼠标手势表示： -This procedure based on BP neural network was completed using the mouse to the user input of a specific ges
nnetwk
- 一个基于BP神经网络的matlab手写识别程序，可识别0-9的数字，如果加点英文字母的图片，再改改参数，应该能识别英文。-Based on BP neural network matlab handwriting recognition program that identifies 0-9, if the English alphabet picture plus point, and then changed the parameters, should be able to identif
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- 基于弹性BP的数字手写体识别，利用弹性BP神经网络设计的数字手写识别算法。附录文档说明-BP neuralnetwork
DBN
- 深度信念网络 (Deep Belief Network, DBN) 由 Geoffrey Hinton 在 2006 年提出。它是一种生成模型，通过训练其神经元间的权重，我们可以让整个神经网络按照最大概率来生成训练数据。我们不仅可以使用 DBN 识别特征、分类数据，还可以用它来生成数据。下面的图片展示的是用 DBN 识别手写数字： -Depth belief networks (Deep Belief Network, DBN) proposed by the Geoffrey Hinton i
BPshibie
- BP神经网络，用于手写数字的识别，非常实用，可以直接运行。-The BP neural network to handwritten digital recognition, very practical, can be directly run.
txmssb
- 手写数字的分类聚类的不同算法识别，应用的算法有人工神经网络，模糊识别等-number recognize
Digital-image-processing
- 数字图像处理，基于BP神经网络识别手写数字-Digital image processing, BP neural network based recognition of handwritten numbers
BPrecognition
- BP神经网络识别手写字符验证码，包括10721张字母、数字样本-BP neural network handwritten character recognition codes, including 10,721 letters, numbers, samples
CNN
- 这个代码主要是研究手写数字的识别效率，用卷积神经网络算法来实现，用的是官方手写字体数据，能够显现百分之九十以上的识别率。-Used for convolution neural networks to identify handwritten numbers