手写数字识别系统的设计实现matlab自带的神经网络算法实现

机器学习大作业线性回归模型和卷积模型识别数字手写体.zip使用TensorFlow技术和Flask框架相结合，采用MNIST数据集作为数据，通过前端HTML和jQuery框架，利用canvas画布将用户在屏幕上的手写文字传入到后台Flask的Restful API中，然后flask通过调取模型接口，把数据传入模型中进行手写体识别，形成一个完整的闭环。本文使用两种方法训练数据，线性和卷积的方法，并将结果进行对比。训练结果较为理想，可以有效识别出手写数字，并得到较好的准确率。 本次MNIST手写数字识别首先使用MNIST来导入数据，建立模型，建立了线性模型和卷积模型。再通过调取模型，进行训练，建立训练模型，保存参数模型，得到训练模型。通过前端请求，加载模型，进行调用。完成数据传入，训练，打包，调用。可以作为基础，可以通过相关数据集训练进行更多图像分类。

基于fpga的数字识别，使用的是特征模版匹配法

只含一层卷积层的CNN也可以将手写数字识别的正确率达到99%

利用MATLAB在联合变换的基础上实现对图像中数字的识别，欢迎大家下载学习交流

基于BP神经网路的字符识别数字识别matlab程序

识别数字字母神经网络

利用MATLAB在空间滤波的基础上实现对图像中数字的识别，欢迎大家下载学习交流

字符识别，手动截取字符位置，点击识别，开始识别字符，数字识别率很高，英文识别不是很准确

基于BP神经网络的图像数字识别 里面有测试图片