基于卷积神经网络的图片数字识别系统设计与实现.caj
传统的图像识别问题为经典的特征提取和模式匹配问题，共分为两个方面图像识别
和特征匹配。本文首先对图像识别问题进行了分析和总结，选取了以 Python 语言的 PTL
库作为图像识别的基本架构，其基本思路为讲图片预处理，包括图像分割、字符提取等。
字符识别本质为一个模式匹配问题，采用神经网络具有较好准确度，但是神经网络
具有训练时间长，容易陷入局部次优的缺陷。针对这一个问题，采用以卷积神经网络，
以卷积作为度量标准，进一步提升神经网络的反馈性能。
论文以 LeNet5 为卷积神经网络的基本工具集，针对设计和开发数字图像识别系统
系统实现所需要的技术方法需要进行全面的分析和掌握。
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