手写字符识别基础实验-模板匹配发（只能在低版本matlab运行）下载

PIPI_333 2018-08-15 09:10:36

对数字识别特征提取可以有多种方法，有的分析从框架的左边框到数字之间的距离的变化，反应了不同数字的不同形状，这可以用来作为数字分类的依据；另外一种方法是在每个数字图形上定义一个NxN模板，将每个样品的长度和宽度N等分，平均有NxN个等分，将每一份内的像素个数进行统计，除以每一份的面积总数，即得特征初值。
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matlab课上的简单实验，设计一个能简单识别手写0-9个数字的程序

文章目录前言1:数据集来源2：原理3:代码部分前言这个程序可以识别1-9这几个数字，其中训练集一共270张图片用作训练，也就是每个数字取30张用作训练。最后才测试集中，每个数字找了10张，也就是90张，用于是否能够准确识别。注本文转载于：（BP神经网络识别手写数字项目解析及代码），原有代码无法直接运行，故写下本文，在其基础上提供了数据集和测试集。 1:数据集来源准备工作，将训练集和测试集准备好。使用的库来自于http://www.ee.surrey.ac.uk/CVSSP/demos/chars74k

手写字体识别实验-Python课程设计

手写数字识别是字符识别的一个分支，广泛应用于需要处理大量手写数字信息的领域。手写数字的识别总的来说，可以分为两大类：统计识别方法和结构识别方法。统计识别方法是基于对字符整体的分析，有模板匹配和代数变换等；结构识别方法是将字符分解成一些构件，进行特征抽取，然后用句法或其它方法进行识别。这些方法各有特点，但也存在一定的局限性：模板匹配方法不易做到与书写者独立，总体变换方法在变换过程中容易使一些有助于识别的关键信息丢失。句法方法容易受噪声干扰，对字符的识别过程较呆板，抗形变能力较差等。

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