基于知识库的手写体数字识别

机器学习手写数字识别系统项目完整代码和参考报告+适用学生党+利用机器学习完成手写数字识别+博客链接：https://blog.csdn.net/shooter7/article/details/113337835 手写体数字识别是机器学习中模式识别的一个重要的研究方向，在现今这个信息化的时代中有着非常广泛的应用，例如邮件分拣、银行票据识别。，其准确率还不够理想，仍需要进一步提升。手写体数字识别系统的工作主要是运用K最邻近算法实现了对手写体数字的识别，支持上传本地图片和调用摄像头进行拍摄两种识别的途径，同时有添加完善数据集、查看测试集的识别率的功能，形成了一个比较完整的手写数字识别系统。本文还运用python的GUI编程中的tkinter模块设计了一个简洁友好的用户界面。本文重点阐述了手写数字识别图像处理流程，运用KNN算法进行分类识别，同时运用数理统计的方法对K值的选取进行优化，最后对整个系统的实现结果进行了分析。采用了TestDigits测试集，并对其进行测试，实验的数据显示本文所设计的手写体数字识别系统取得较高的识别率，对上传和拍摄的图片也有着较高的识别率。

本资源为深度学习课程设计 含课程设计完整过程的数据集以及实验报告 可供参考 由matlab代码编写构建双层CNN卷积神经网络识别Minist的手写体数据，其中将不断改进的代码跟另外使用工具函数编写的另一个CNN程序结果比较，有一个较为直观的运行效果对比。能够很好的看出程序设计的优劣。使用的是双层卷积神经网络，后向传播用的是随机梯度下降及其优化版本。 适用于CNN初学者以及希望更进一步的学习者。 dataset是MNIST。这里层的概念是指convolution+pooling 函数说明： read_label和read_image分别为读取标签和图像数据点的函数 convolve是实现卷积的函数，pool是实现池化的函数 SGD_MSGD是主函数，把minibatch设为1就是SGD，大于1就是MSGD OPTIMAL是优化版的主函数，OPTIMAL_FINALE是最终优化版的主函数，toolbox是用工具箱函数写的CNN，用于对比之前函数的运行效果。 SGD_MSGD，OPTIMAL，OPTIMAL_FINALE，toolbox都可以直接运行得到答案

使用opencv实现数字的识别

0-9数字识别，其中包括0-9数字，本程序matlab代码，辨识效率较高，

手写数字识别数据集，MNIST000

mnist手写数字识别的代码实例，内容精简，适合初学者

利用matlab制作的手写数字识别系统、代码可读性强，结构清晰、GUI运行界面、在Matlab R2014b下编辑完成，有手写版，也可导入图片识别。

基于贝叶斯分类器的手写体数字识别，识别率为87%，加大训练样本识别率更高。

卷积神经网络+tensorflow+手写数字识别+正确率在99%以上。适合于CPU及GPU两种环境下，如果超出显存可以修改batch_size的大小，。程序里面有具体说明。