数字识别

在NTUA（2016-2017）模式识别课程第9学期的实验中，我们进行了两项实验：一是手写数字0-9的视觉识别，采用了深度神经网络，达到了约99.8%的识别率；二是基于语音数据的口语数字识别，在Matlab中使用HMM工具进行了模型评估，显示出了良好的准确性。

这段 Matlab 代码实现了语音数字识别功能，通过分析用户语音，训练计算机识别用户所说的数字。 代码包含四个脚本： 两个脚本用于创建训练集 一个脚本用于创建输入语音文件 两个脚本用于训练模型，并将训练后的模型保存在 Model.mat 文件中 最终代码接收语音输入，识别用户所说的数字，以测试识别系统。该代码在 MATLAB 平台上运行速度快，可应用于语音转文本、语音密码等项目。

基于 MATLAB 的数字识别算法，思路清晰，结构简单，挺适合刚入门图像或者想搞清楚分类器设计的同学。用到的都是 MATLAB 里比较经典的函数，比如imread、imshow这些，图像预到特征提取，再到分类训练，基本一条龙。 数字识别的基本流程嘛，无非就是先图像，再提取关键特征，用个分类模型把数字认出来。这项目里写得蛮清楚的，像边缘检测就用了Canny、Sobel，特征提取还用到了PCA、傅立叶变换这些，思路还挺实在的。 matlab.zip里除了源码，还有文档，哦对，还有个叫Oo 源码使用必读 oO.url的链接，点进去就是教程入口，别漏看了。代码写得不算复杂，逻辑也直，适合跟着一行行跑跑

在自动识别领域，数字图像识别的应用非常广泛。自动识别技术包含了敏感图片识别、文字识别、车牌识别、纸币识别、指纹识别、虹膜识别以及人脸识别。此外，它在工业中也有广泛应用，如产品检测、自动喷绘、自动焊接、自动装配，以及工业机器人的运用。这些技术帮助我们实现了高度自动化和智能化的操作，极大提高了工作效率。

本工具利用MATLAB开发，训练和识别手写数字模式。软件包含训练及测试图片，使用本工具能够获得高准确率的识别结果。详细信息请参阅附加文档。

使用FCN进行数字识别训练的方法如下：从Git克隆代码至CAFFE_ROOT/examples/；获取并移动fcn-32s-pascalcontext.caffemodel至CAFFE_ROOT/models/fcn-32s-pascalcontext.caffemodel；下载数据至CAFFE_ROOT/data/后，运行CAFFE_ROOT/examples/digits2.0/convert.py将数据转为lmdb；通过solve.py启动训练。测试方法：下载预训练模型或自行训练，然后运行CAFFE_ROOT/examples/digits2.0/test_fcn11_full.m（需要

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。

利用深度学习技术进行手写数字识别的研究，采用MATLAB实现并详细描述了相关代码。

MNIST 数据集可谓是机器学习中的经典数据集之一，挺适合初学者用来练手的。它包含 60,000 幅手写数字图片用作训练数据，另外还有 10,000 幅用于测试的图像。这些图像都挺简单，28×28 的灰度图像，没什么花里胡哨的，直接而有效，训练模型适合。像做数字识别、分类任务时，你可以用它来测试你的模型表现如何。 数据集分为两部分，第一部分是训练数据，第二部分是测试数据。其实它不光适合新手，多人做了基于 MNIST 的研究，甚至各种优化方法也都是用这个数据集作为标准。你可以通过相关链接下载，并通过一些经典的机器学习算法如 SVM 或者神经网络进行测试，看看你的模型能跑得多快，效果如何。 如果你