手写图像

该项目使用Matlab实现了卷积神经网络（CNN）类的手写数字识别。Yann LeCun设计的CNN已广泛应用于手写数字识别、人脸检测和机器人导航等实际应用中。由于卷积网络的特性，该项目通过Matlab独立实现，不依赖神经网络工具箱的源代码修改。项目提供了预训练的CNN模型，并具备简单的GUI界面，可加载模型进行数字识别。

该代码在MATLAB 2015上编写，低版本可能存在兼容性问题。

随着技术的不断进步，MATLAB在字符提取方面提供了多种解决方案。从手写图像中提取行、词和字符，并计算它们之间的空格，是其功能的核心。代码包括lineseg.m用于提取线条并计算其之间的空间，linehash.m用于计算哈希值，wordextract.m用于从哈希值中提取单词，charextspace.m用于提取字符并计算连续字符之间的空格，circleFind.m用于查找字母中的闭环及其半径。MATLAB还提供了标准化倾斜线条的功能，并通过rtproj.m计算行之间的空间。整个流程提高字符提取的效率和准确性。

通过调整参数如executor和autoCommit，来实例化SqlSession接口的默认实现类DefaultSqlSession。DefaultSqlSession详细实现了SqlSession中的所有接口定义，并通过其持有的Executor接口，委托具体的Executor执行SQL语句完成各种CRUD操作。

使用机器学习方法实现的手写数字识别MATLAB源代码。

利用 TensorFlow 框架构建 AlexNet 模型，用于识别手写数字，代码实现参考 Kaggle 平台上的开源项目。

基于SVM的手写字体识别 支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，在手写字体识别领域展现出优异的性能。通过将手写字符图像转换为特征向量，SVM能够有效地学习不同字符类别之间的复杂边界，从而实现高精度的识别。 核心步骤： 特征提取: 从手写字符图像中提取关键特征，例如笔画方向、像素分布等，形成特征向量表示。 训练SVM模型: 利用标记好的手写字符数据集，训练SVM分类器。SVM通过寻找最优超平面，将不同类别的特征向量在高维空间中尽可能分离开。 识别预测: 将待识别的手写字符图像转换为特征向量，输入训练好的SVM模型，预测其所属的字符类别。 优势： 对高维数据和非线性可分问题具

手写数字数据集可以从Yann LeCun的网站上获取整理。

该项目是一项个人实践项目，答辩评审得分高达96分。所有代码均经过充分调试和测试，确保稳定运行。适合计算机、通信、人工智能及自动化等专业的学生、教师和从业者下载使用。不仅可作为期末课程设计、课程大作业或毕业设计，还具有较高的学习和借鉴价值。基础强者可在此基础上进行修改，以实现不同的功能。欢迎下载并享受交流学习的乐趣！

介绍了利用Python和TensorFlow实现的数字手写体识别技术，用于入门级别的编程学习。该技术通过深度学习模型实现数字手写体的准确识别。