使用卷积神经网络实现英文单词和字母的识别-Matlab代码

最新推荐文章于 2024-08-14 16:46:21 发布

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文章标签： cnn matlab 人工智能

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本文介绍使用Matlab结合EMNIST数据集，通过卷积神经网络（CNN）进行英文单词和字母的图像分类。数据预处理包括加载EMNIST数据集并调整图像格式，模型训练采用包含卷积层、池化层等的简单CNN模型，经过5个时期的训练，最终在测试集上达到约97%的识别准确率。

使用卷积神经网络实现英文单词和字母的识别-Matlab代码

随着计算机视觉技术的不断进步，使用卷积神经网络（CNN）对图像进行分类成为了一种趋势。本文介绍了如何使用Matlab实现基于CNN的英文单词和字母识别程序，涉及到了数据预处理、模型训练和测试等方面。

数据预处理

在本文中，使用EMNIST数据集作为我们的训练和测试数据集。该数据集包含有62个字符类别：0-9数字和26个大写和小写字母。该数据集是MNIST的扩展，MNIST的所有图像都属于数字类别。在EMNIST数据集中，每个字符都被存储并标记在一个28x28的图像中。可以通过以下命令加载EMNIST数据集：

[XTrain,YTrain] = digitTrain4DArrayData;
[XTest,YTest] = digitTest4DArrayData

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基于 MATLAB 模板匹配的字母数字识别

与其临渊羡鱼,不如退而结网

07-24

248

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基于Matlab的BP神经网络实现英文手写字母识别

带你成为别人眼中的大佬！

07-07

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我们首先对EMNIST数据集进行了预处理，然后构建了一个含有两个隐藏层的BP神经网络模型，并使用测试集评估了模型的性能。此外，读者可以尝试使用不同的神经网络模型和参数，来进一步提高模型的性能。具体来说，我们需要将每个字母的500张图像转换成784维的向量，以便于BP神经网络的输入。具体来说，我们将测试集中的所有图像输入到BP神经网络中，得到模型的预测结果，并与真实标签进行比较。在我们的实验中，训练集和测试集的准确率分别达到了96.25%和93.83%，表明我们的BP神经网络模型可以很好地识别英文手写字母。

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基于CNN卷积神经网络的英文检测

FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发

07-14

1457

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利用卷积神经网络实现验证码破解（数字+字母）

qq_34649040的博客

06-08

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本次文章主要是为了探讨学习，如有出现任何非正常渠道获利行为与本人无关。 import tensorflow as tf from captcha.image import ImageCaptcha import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import random from cracking.machine_learning_demo.keras_cnn import config from cra

使用MATLAB实现基于BP神经网络训练的手写字母识别程序

m0_46212996的博客

04-11

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前言大三的时候利用MATLAB搭建了一个基于BP神经网络框架的手写字母识别程序，其中使用了EMNIST数据集进行训练和测试，可实时对手写输入样本进行识别，并返回两个最可能的结果，过程中可继续添加样本训练，以提高训练的精度。今天简单展示一下程序的功能，后续有时间会详细讲解编程的思路以及上传资源，供有需要的朋友借鉴。首先运行主程序文件，展示手写输入窗口如下：这个手写输入窗口主要由手写输入面板、识别结果、正确率、训练精度、学习速率、字号、字体颜色、当前鼠标坐标、训练数据集、添加样本、识别、清除组成。其

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11-09

标题中的“【图像识别】基于卷积神经网络实现英文字母及单词识别matlab代码”表明，这是一个关于使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）在MATLAB环境中进行图像识别，特别是针对英文字母和单词识别...

【图像识别】基于卷积神经网络实现英文字母及单词识别matlab代码

qq_59747472的博客

11-09

1118

1 简介随着近些年来互联网技术的飞速发展，网络安全逐渐进入公众视野，并成为人们日常生活所关心的一部分。验证码的使用也随之普及开来。验证码的英文为CAPTCHA，主要是被人们开发出来用于区分机器自动程序与人类用户的差异性。自从互联网以来，人们因为疯狂地追逐利润而滥用网络资源，进而导致自动化软件（有时称为机器人）的产生。为了抵御恶意机器人程序，防止论坛、博客中的垃圾评论，过滤垃圾邮件，保证在线投票真实性以及防止恶意批量注册网站等等，验证码应运而生。现如今，验证码在全球超过 350 万的各大网站论坛随处可见，

基于卷积神经网络的英文字母和单词识别（Matlab代码实现）

ByteSparkX的博客

09-14

292

在英文字母和单词识别任务中，我们的目标是输入一张包含字母或单词的图像，然后通过CNN模型进行识别。通过以上的步骤，我们可以在Matlab中实现基于卷积神经网络的英文字母和单词识别。通过收集和整理标注的训练数据，构建CNN模型，并进行训练和测试，我们可以得到一个用于识别英文字母和单词的模型。在上面的示例中，'path_to_training_images’和’path_to_test_images’应分别替换为训练集和测试集图像文件的路径。此外，为了获得更好的性能，可能需要更多的训练数据和更复杂的网络结构。

深度学习之基于Matlab卷积神经网络的手写英文字母识别系统

2301_79810943的博客

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1178

一、项目背景与意义在数字化和自动化的今天，手写英文字母识别系统的重要性日益凸显。这种系统能够自动、准确地将手写英文字母转换为电子文本，大大提高了文本输入的效率和准确性。特别是在一些特殊场合，如文档扫描、笔记整理、手写签名识别等，手写英文字母识别系统都发挥着重要作用。传统的识别方法往往依赖于复杂的特征提取和分类算法，而基于卷积神经网络（CNN）的深度学习技术则为手写英文字母识别提供了新的解决方案。二、技术原理本项目采用Matlab作为开发平台，利用卷积神经网络（CNN）构建手写英文字母识别系统。

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用来随机划分训练集、测试集和验证集，当然你也可以自行划分好后分别导入。总之，train_x、test_x和val_x数据格式应该分别为。

matlab精度检验代码-Multilayer-Perceptron-on-EMNIST-Dataset:EMNIST数据集用于创建和测试多层

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matlab精度检验代码EMNIST上的多层感知器数据集 库对于此项目，您将需要Nielsen书中的network.py，network2.py和mnist_loader.py。此代码需要NumPy。您还需要Matplotlib库来可视化数据。有关在教科书中用于生成图的代码，请参见fig /子目录。您还需要SciPy才能加载数据集。这可能已经与NumPy一起安装。 数据集虽然合成数据对于实验很有用，但毫无疑问，您期待使用某些真实数据。为了在教科书中到目前为止所做的工作的基础上，我们将采用扩展MNIST或EMNIST数据集的子集。 EMNIST扩展了原始MNIST数据，添加了手写字母以及手写数字的其他示例。根据各种特征，数据有多个“分割”。我们将使用“ EMNIST字母”数据集，该数据集包含分为26类的数据，英语字母中的每个字母一个。下载Matlab格式数据集并提取matlab / emnist-letters.mat。可以通过scipy.io.loadmat（）打开此文件，但是您将需要一些指导来弄清楚如何导航结构。有关检索训练，验证和测试集的详细信息，请参见Sta

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恩尼斯由@coopss开发描述该项目旨在探索卷积神经网络（CNN）的特性，并了解它们与递归卷积神经网络（RCNN）的比较。这是受到我阅读的启发，该详细介绍了RCNN在对象识别中的效果，甚至表现出与CNN相对较少的参数。除了探索CNN / RCNN有效性，我建立了一个简单的接口，以测试更具挑战的数据集（而不是在）当前实施多栈CNN Web小程序测试环境兼容触摸屏当字母占画布的大部分时，效果最佳读入.mat文件当前正在对培训（直接下载链接）查看以获取更多信息去做用新的webapp更新gif 训练更多模型神经网络优化超参数在输入中添加噪声（高斯或类似）图层，以

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基于matlab的英文字符识别，可以将英文文章拍照然后通过软件可以识别出来相关的内容。

图像太宽无法输出请裁剪图像或降低分辨率然后重试_图像合成神器 MSG-GAN入选CVPR2020，超越最先进GAN，稳定多尺度高分辨率...

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今天分享一篇被CVPR 2020接收的论文，这篇论文与生成对抗GAN相关，题目为“MSG-GAN: Multi-Scale Gradient GAN for Stable Image Synthesis”（MSG-GAN:用于稳定图像合成的多尺度梯度GAN）。摘要虽然生成对抗网络在图像合成任务中取得了巨大的成功，但众所周知，它们很难适应不同的数据集，部分原因是训练过程中的不稳定性和对超参数的敏感性...

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其中要注意的是，tensorflow和keras和numpy的版本一定要对应，如果不对应就无法正常引用，python版本也不能太新，3.6到3.7最佳，如果python版本不满足，可以安装anaconda，在anconda prompt中创建虚拟环境，让其中的python=3.6.5即可。在测试集中，预测的准确率在91.65%，相比于普通的神经网络，卷积神经网络的准确率更高一些，但是在算法上也更加复杂。EMNIST 数据集是一个包含手写字母，数字的数据集，它具有和MNIST相同的数据格式。

使用Matlab实现英文单词的"形近词"查找

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引言最近在被背博词汇,考博词汇是12000词左右.短时间内去记忆这么多单词是很有挑战性的.我个人习惯用的方法是:将陌生的长单词分成熟悉的小单词, 用小单词造句, 把生词的意义包含进去;多读一些这个生词的句子, 在语境中加深意义;通过一个与这个生词长的很相近的自己很熟悉的词来记忆生

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04-04

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基于CNN的EMNIST中的手写字母集识别（cpu版本）