MISADS的博客

MNISTMNIST是一个手写数字的数据集，包含一组60,000张图片的训练集和一个包含10,000张图片的测试集，图片一共有10类，分别对应阿拉伯数字0-9。在原始的MNIST数据集中，每张图片由28*28的矩阵表示，在机器学习中，我们一般将它转成784维的向量作为输入层的输入。MNIST数据集下载CIFAR-10CIFAR-10是由Hiton的学生整理的一个用于识别普适物体的小...

效果预览综合准确率在90%以上。环境和数据准备我们先保存几个教务处的验证码，通过观察这些验证码，我们发现了以下特点：背景有一些彩色的椒盐噪声（可用滤波或点降噪去除）验证码主体只有一种颜色 RGB:(0,0,153)（无法通过颜色的区别来分割字符）进行了随机角度的旋转（可以想到切割后进行倾斜度矫正）字符之间存在粘连，不易切割（主要是w、m等）因此很容易可以想到以下两种识别...