针对传统两级手写汉字识别系统中手写汉字识别的特征提取方法的限制问题，提出了一种采用卷积神经网对相似汉字自动学习有效特征进行识别的系统方法。该方法采用来自手写云平台上的大数据来训练模型，基于频度统计生成相似子集，进一步提高识别率。实验表明，相对于传统的基于梯度特征的支持向量机和最近邻分类器方法，该方法的识别率有一定的提高。

该课题为基于bp神经网络的中文汉字识别系统，可以用手写板写，现场识别。有界面GUI操作。另外可识别汉字，字母，数字等均可。

pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。pytorch实现基于卷积神经网络的手写汉字识别系统源码。包含数据集的训练和测试代码，同时包含系统可视化，UI界面的实现。

基于嵌入式平台的手写汉字识别系统的设计.pdf

该课题为基于Matlab的神经网络汉字识别系统。是用bp神经网络。带有一个人机交互界面，输入测试图片，进行预处理，读取隐含层等信息，进行信息识别的输出。

基于matlab的复杂汉字背景识别，从一副复杂背景当中，定位感兴趣的目标区域，即含有文字的区域，缩小检测范围，定位后，进行预处理，增强，分割，识别。带界面GUI

基于卷积神经网络的手写汉字识别系统与实现，这是关于手写汉字识别的研究，有实现方法和结果，包含设计思路原理，实验结果和分析。

MATLAB复杂背景汉字识别系统，从一副具有复杂背景的图片里面，定位到汉字，分割，识别。

基于MATLAB bp神经网络的手写汉字识别系统。可以利用鼠标手写中文汉字进行训练，测试，可以识别任何字体，只需要到GUI界面面板更换即可。在GUI界面就可以随写随训练中文，不需要到后台手动更换文字训练，方便快捷.

摘要 模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和识别。随着计算机技术的发展，人类对模式识别技术提出了更高的要求。在我国如何将汉字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。特别是对于大量己有的印刷资料和手稿，计算机自动识别输入己成为必须研究的课题，所以汉字识别在文献检索、办公自动化、邮政系统、银行票据处理等方面有着广阔的应用前景。