摘要：通过对手写体数字识别技术的研究，本文建立了一个脱机手写体数字识别系统，对手写体数字的识别提出了一些新的思路，并对识别过程中所采用的关键算法进行了阐述。本文提出了二次毛刺去除法对手写体数字图像进行预处理，采用骨架搜索法来提取字符的孔洞特征，使用模板匹配加骨架搜索的方法来确定不同方位的端点，利用模板匹配法来提取字符的横线及竖线特征，采用特征匹配法对字符进行识别。实验证明，本文所建立的基于形体特征的手写体数字识别系统能较全面地反映手写体数字各方面的特征，总的识别率达到95.5%，有着较好的识别性能和十分广泛的应用前景。 　　1、引言 　　随着计算机硬件速度的快速提高及价格的不断下降，计算机

在VsCode中利用TensorFlow.js实现手写体数字识别，可在前端利用鼠标写一个数字，立马识别出来。

在VsCode中利用TensorFlow.js实现手写体数字识别，手写字数字由用户在前端页面书写，模型可以立即对书写的数字进行预测。

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。

WORD格式，文章详细接受了BP神经网络的原理，发展过程，通过划分训练测试集，先进行BP神经网络的训练，得到模型后，展现训练结果，然后进行测试，识别精确度为85.88%

利用几组正负样本组成手写体数据集,进行训练和测试.迭代次数5次,学习率0.001,计算测试集的精度,给出训练过程的收敛曲线,并对模型进行可视化分析

手写体识别要用到的数据集，推测数字的源代码，以及查看数据集要用到的源代码

手写大写字母识别，用到了神经网络，MATLAB的gui小程序。

深度学习+tensorflow+手写体数字识别-mnist：这里使用的是基于全连接层网络结构的神经网络，对数字识别已经有了不错的效果，但使用卷积神经网络还可以提高正确率（约为99.2%），比如LeNet-5模型。环境：python3.7 、tensorflow 1.13.1 。

基于 CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于 CNN 的手写体数字识别系基于 CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现代码大全.pdf