模式识别课程设计报告、课程实验报告 个人从网上找的资料然后运行、截图并总结。希望对大家有用。 声明：手写数字识别系统没有程序，因为我们的老师没要求我们写程序。但网上这种代码很多，很容易找到。

【手写数字识别】基于BP神经网络手写数字识别系统含Matlab源码

根据Rxjava源码仿照写的一个简单demo示例

Android手写签名 附带背景保存

C#手写识别程序源码(十分经典)

手写大写字母识别，用到了神经网络，MATLAB的gui小程序。

包含0到9的符合中国人手写习惯的数字样本，可以用来训练分类器，尤其适合于深度学习中的卷积神经网络，由于上传文件不能大于50M，故此样本为其中一部分，读者可仿照样子自己制作样本

人体的视觉系统是一个相当神奇的存在，对于下面的一串手写图像，可以毫不费力的识别出他们是504192，轻松到让人都忘记了其实这是一个复杂的工作。 实际上在我们的大脑的左脑和右脑的皮层都有一个第一视觉区域，叫做V1，里面有14亿视觉神经元。而且，在我们识别上面的图像的时候，工作的不止有V1，还有V2、V3、V4、V5，所以这么一看，我们确实威武。 但是让计算机进行模式识别，就比较复杂了，主要困难在于我们如何给计算机描述一个数字9在图像上应该是怎样的，比如我们跟计算机说，9的上面是一个圈，下右边是1竖。然而有的人写9会带勾，有的人还会在圈周围多出点什么，总的来说，这种描述法太容易出现其他状况。况且

python写的手写数字识别，建了一个CNN的神经网络

TensorFlow框架下利用用CNN进行MNIST手写字符识别。