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    一种MXN维的手写字识别算法

    一种MXN维的手写字识别算法 1 概述 本文的灵感来源于杨淑莹老师的一张PPT(手写数字识别),在此特别鸣谢杨淑英老师。...但是我们人类可以通过各种图像处理手段,不断提取事物的特征来让机器通过特征编码来识别和区分不同的事物。 2 一种MXN维的手写字识别算法 ?...图1 识别过程 如图1所示,这是杨淑英老师PPT(手写数字识别)的一张图,对于一个字符,首先我们要找到字符的上下左右边界,然后在把它分为MxN维的矩阵,再提取矩阵的特征,最后通过特征库匹配来识别字符。...图6 字符5识别成功 其他字符展示 ? 图7 字符9识别过程 ? 图8 字符9识别结果 ? 图9 字符A识别过程 ?...图10 字符A识别结果 总结:相比较之前的特征线法,MXN维法识别准确率提高了很多,并且可以去识别字母、汉字、简单图形等。这为我们的车牌识别提供了一个理论基础和一种算法思想。

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    tensorflow2.0写数字识别_tensorflow手写汉字识别

    手写识别的应用场景有很多,智能手机、掌上电脑的信息工具的普及,手写文字输入,机器识别感应输出;还可以用来识别银行支票,如果准确率不够高,可能会引起严重的后果。...我们来尝试搭建下手写识别中最基础的手写数字识别,与手写识别的不同是数字识别只需要识别0-9的数字,样本数据集也只需要覆盖到绝大部分包含数字0-9的字体类型,说白了就是简单,样本特征少,难度小很多。...一、目标 预期目标:传入一张数字图片给机器,机器通过识别,最后返回给用户图片上的数字 传入图片: 机器识别输出: 二、搭建(全连接神经网络) 环境:python3.6 tensorflow1.14...运行mnist_app.py文件,结果如下: 先输入需要识别的图片number数,然后传入图片路径,最后返回识别结果。...但是,前面我们也提到过,如果数字识别用来识别银行支票97%的准确率不算高,然后卷积神经网络就开始大放异彩了……………………… 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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    Python神经网络| 一篇很棒的 手写字识别 实战

    1 多一个隐藏层,识别率会提升吗? Python神经网络编程一书中,分别对比了: 不同学习率; 不同隐藏层结点数; 不同训练世代的模型学习效果; 没有对比更多隐藏层的模型。...相同训练世代,相同学习率的识别率,不同的隐藏层节点数与识别率关系: 10 * 10 < 20 * 30 < 20 * 20 < 30 * 20 < 30 * 30 < 50 * 50 关于这部分代码,...请参考: https://github.com/YngwieWang/NeuralNetwork/blob/master/annMnist_4layer.ipynb 2 增加样本数后,识别率会提升吗?...使用这些数据,得出的结论如下: 当学习率为 0.2 时,加入旋转训练数据的模型,识别率反倒更低; 将学习率减小为 0.01 以后,增加旋转数据可以提高识别率; 通过学习率0.01和0.05两个模型进一步判断...但,问题是很明显训练样本增多反而导致识别率下降。

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