该项目中实现的LeNet-5模型具有3个卷积层和2个全连接层。 它具有62,000个训练参数,图像输入大小为32 * 32。 经过训练,该模型在MNIST测试装置上达到了98.48%的精度。 MNIST是手写数字的数据集,具有70,000个居中固定大小的灰度图像。 有关数据集的更多详细信息,请参见: http://yann.lecun.com/exdb/mnist 运行GUI并选择您的图像。
2021-11-09 09:50:26 712KB matlab
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神经网络手写数字识别,BP神经网络的方法,带GUI界面
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牌照自动识别系统是现代社会智能交通系统的重要组成部分, 是图像处理和模式识别技术研究的热点, 应用也越来越普遍。本文就几种主要的字符识别方法进行研究及比较
2021-11-05 13:56:28 180KB 几种车牌字符识别算法的比较
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MATLAB手写字符识别,包括汉字,字符,数字,字母,方法是:bp神经网络。
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深度学习应用在字符识别中,有demo,也有训练代码,支持中文英文的训练,rcnn经典算法,模型小速度快
2021-11-02 11:43:26 69KB 深度学习 字符识别 cnn
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Advanced Sequence Classification Techniques Applied to Online Handwriting Recognition 高识别率的在线手写英文字符识别
2021-10-28 20:11:52 3.93MB 在线英文字符识别 基于unipen数据库
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可以当大作业交哦,里面有关于字符识别的描述,还有一份报告。
2021-10-19 19:09:30 1.23MB 字符识别
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基于matlab神经网络的汉字,字符,数字,字母识别,bp神经网络。界面,字体可以自己随意更换。
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