28、手写数字识别与带启动电路的带隙基准电路技术解析

手写数字识别与带启动电路的带隙基准电路技术解析

1. 手写数字识别技术

在当今科技领域，深度学习中的卷积神经网络（CNN）在众多领域展现出强大的应用能力，尤其是在手写数字识别方面。

1.1 技术背景与需求

人类手写的数字千差万别，这使得手写数字识别成为一个极具挑战性的研究课题。传统的人工识别方式效率低下且容易出错，因此利用计算机进行手写数字识别成为一种更安全、高效的解决方案。为了实现准确的识别，需要一个合适的数据库来训练识别系统。MNIST数据库因其开源且免费的特性，成为了本项目的首选。

1.2 关键技术与工具

• OpenCV ：全称为开源计算机视觉库，是Python中的一个开源计算机视觉和机器学习软件库。它拥有超过2500个优化算法，涵盖了传统和现代的计算机视觉与机器学习算法。在本项目中，借助OpenCV库来跟踪笔在自由空间（3D）中的运动。
• 卷积神经网络（CNN） ：在深度学习中，CNN被广泛应用于人脸识别、手写数字识别、肿瘤识别等多个领域。卷积层是CNN的核心构建块，其参数包含一组可学习的滤波器，通过计算点积生成二维激活图。本项目使用开源的TensorFlow 2.2.0库构建模型，模型架构为自主设计，未使用预训练模型。模型包含卷积二维层、批量归一化层、最大池化层、单个丢弃层和密集层等。为了获得最高的准确率，使用通用迭代方法调整各种超参数，如层数、激活函数等。

1.3 项目流程

项目的详细流程图如下：