matlab19 基于SVM的手写字体识别

为解决因手写书法作品种类繁多而识别困难的问题, 降低人们观赏书法的门槛, 本文提出了基于深度学习的手写书法字体识别算法. 识别过程中首先使用投影法等图像处理方法对书法作品图像中的汉字进行定位和分割, 然后分别利用GoogLeNet Inception-v3模型和ResNet-50残差网络进行书体风格识别和字形识别. 实验结果表明, 本文算法能实现对整幅书法作品中楷书和篆书的书体风格以及字形的识别, 对楷书和篆书单字的识别率分别为91.57%和81.70%, 达到了实用的需求.

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

包含训练集和测试集 训练集：行书4000张图片、隶书40000张图片 测试集：行书2000张图片、隶书20000张图片

本代码基于MATLAB2020平台搭建多输入单输出手写数字字体识别，B站有视频讲解哦~

此模型用Softmax回归将手写数字分类

基于机器学习的字体识别系统matlab实现版本，可以直接运行包含数据集

现在的许多手写字体识别代码都是基于已有的mnist手写字体数据集进行的，而kaggle需要用到网站上给出的数据集并生成测试集的输出用于提交。这里选择keras搭建卷积网络进行识别，可以直接生成测试集的结果,最终结果识别率大概97%左右的样子。 # -*- coding: utf-8 -*- Created on Tue Jun 6 19:07:10 2017 @author: Administrator from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation

CNN 手写识别神经网络

卷积神经网络实现手写字体识别