基于小波神经网络的手写汉字识别算法的 Matlab 实现

基于小波神经网络的手写汉字识别算法的 Matlab 实现

手写汉字识别一直是人工智能领域的热门研究方向之一。在这个过程中，小波神经网络已经被证明是一种有效的方法，可以有效地对手写汉字进行准确的识别。本文将介绍一个基于小波神经网络的手写汉字识别算法的 Matlab 实现，该算法可以识别包括简体汉字在内的多种类型的手写汉字。

1. 算法原理

小波神经网络是由小波变换和人工神经网络相结合而成的。在该算法中，首先使用小波变换将输入信号转换为一组子带信号。这些子带信号可以提供更丰富、更详细的信息，可以更好地描述输入信号的特征。然后，使用人工神经网络对这些子带信号进行处理，从而获得最终的分类结果。

2. 数据集

在本文中，使用的是 CASIA-HWDB1.1 数据集，该数据集包含来自不同人的近万张手写汉字图像。这些图像采用了高清晰度的扫描方式，可以保证输入数据的质量。

3. 实现步骤

首先，从数据集中读取手写汉字图像，并转换为灰度图像。然后，使用小波变换将输入信号分解为多个子带信号。在样本训练阶段，将每个子带信号输入到小波神经网络中进行训练；在分类阶段，将测试样本输入到已经训练好的小波神经网络中进行分类。

具体的实现步骤如下：

(1) 加载数据集

使用 Matlab 自带的 image processi