实验二 手写数字的识别
noc编程大赛试题
题目：设计一个基于深度学习的手写数字识别系统一、背景介绍深度学习是当前人工智能领域中最热门的技术之一，它通过模拟人脑神经元的工作方式，能够自动从数据中学习特征，从而实现对复杂任务的自动化处理。
手写数字识别是深度学习的一个经典应用，具有很高的实际应用价值。
二、问题分析1. 数据集：我们需要一个手写数字的数据集，其中包含大量的手写数字图片和对应的标签。
常用的数据集有MNIST、EMNIST等。
2. 模型选择：由于手写数字识别的特点，我们选择使用卷积神经网络（CNN）作为我们的模型。
3. 优化问题：由于数据集较大，我们需要考虑如何优化模型以提高识别准确率。
三、模型设计1. 模型架构：我们使用一个简单的CNN模型，包括卷积层、池化层和全连接层。
卷积层用于提取图像特征，池化层用于降低数据的维度，全连接层用于输出最终的预测结果。
2. 损失函数：我们使用交叉熵损失函数作为我们的损失函数，它能够很好地适应分类问题。
3. 优化器：我们使用Adam优化器来更新模型的参数，以提高模型的性能。
四、代码实现1. 导入必要的库和数据集：导入TensorFlow、Keras等深度学习库，下载MNIST数据集并加载到模型中。
2. 构建模型：使用Keras构建CNN模型，并进行必要的参数设置。
3. 训练模型：使用训练数据对模型进行训练，并记录训练过程中的损失值和准确率。
4. 测试模型：使用测试数据对模型进行测试，并计算模型的准确率。
五、实验结果与分析经过训练和测试，我们的模型在MNIST数据集上的准确率达到了98%，达到了比赛要求。
对比其他参赛选手的作品，我们的模型在结构上较为简单，但是效果较好。
通过优化模型参数和调整优化器，我们可以进一步提高模型的性能。
六、总结与展望本次比赛中，我们设计了一个基于深度学习的手写数字识别系统，通过优化模型参数和调整优化器，我们的模型在MNIST数据集上取得了较好的效果。
但是，在实际应用中，我们还需要考虑如何处理更多的数据集、如何提高模型的泛化能力等问题。
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计基于深度学习的手写数字识别系统设计一、引言在信息时代的今天，数字识别技术在各个领域都有广泛的应用，尤其是在金融、安防、物流等行业中，数字识别系统扮演着重要的角色。
然而，传统的手写数字识别方法在复杂场景下往往效果不佳。
为了提高数字识别的准确性和稳定性，本毕业设计将基于深度学习技术设计一个手写数字识别系统。
二、系统架构手写数字识别系统主要由以下几个模块组成：数据集准备、特征提取、模型训练和模型评估。
下面将对每个模块进行详细介绍。
2.1 数据集准备为了构建一个准确的手写数字识别系统，我们需要一个包含大量手写数字样本的数据集。
本设计将使用MNIST数据集，该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28x28像素的灰度图像。
2.2 特征提取在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种有效的特征提取方法。
本设计将使用一个经典的CNN架构，包括卷积层、池化层和全连接层。
卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于将提取到的特征与标签进行映射。
2.3 模型训练在特征提取模块构建完成后，我们需要对模型进行训练。
本设计将使用反向传播算法（Backpropagation，BP）来更新模型的参数，以减小模型的预测误差。
同时，为了避免过拟合问题，我们将采用Batch Normalization和Dropout等技术进行模型的正则化。
2.4 模型评估为了评估手写数字识别系统的性能，我们将使用测试集对模型进行评估。
评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
准确率指模型正确预测样本的比例，精确率指模型正确预测为正样本的比例，召回率指模型正确预测出正样本的比例，F1值综合考虑了精确率和召回率。
三、实验与结果为了验证基于深度学习的手写数字识别系统的效果，我们使用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架进行实验。
基于卷积神经网络CNN的手写数字识别算法研究
基于卷积神经网络CNN的手写数字识别算法研究作者：张文王意刘天宇来源：《电脑知识与技术》2023年第35期摘要：手写数字识别是图像分类的常见应用方向，可广泛应用于快递编码识别、简历电话号码识别、电脑自动判卷等方面。
为了解决BP神经网络在手写数字识别中全连接模型参数过多、网络计算数据量大、识别准确率低等问题，采用卷积神经网络CNN进行手写数字识别。
采用PyTorch搭建了网络模型，对MNIST数据集进行训练，手写数字识别；采用交叉熵损失函数和Adam优化算法，并设置学习率为0.001；经过100个Epoch后，识别准确率达到了99%，通过GUI界面可以识别自制的手写数字，具有很强的鲁棒性。
关键词：卷积神经网络；PyQt5；MNIST数据集；手写数字识别中图分类号：TP391 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）35-0027-03开放科学（资源服务）标识码（OSID）0 引言目前在国内外，针对手写体数字识别技术已经比较成熟，相较于传统光学字符识别（OCR）图像识别技术，基于深度學习的卷积神经网络算法可以在复杂场景下快速、准确、有效地获取并识别场景中文字[1-2]。
本文引用的文献中关于手写数字识别研究测试时采用的是与MNIST数据集同样类型的黑色背景白色字体图像均没有涉及测试白色背景黑色字体类型的图像，为了解决这个问题，本文基于卷积神经网络CNN对MNIST数据集进行训练，采用PyTorch搭建自制网络模型，使用PyQt5设计GUI界面，并最终实现CNN与GUI界面结合，从而在GUI界面可以测试手写数字，实现识别自制的黑色背景白色字体和白色背景黑色字体的手写数字准确率均达到预期。
1 卷积神经网络卷积神经网络CNN流程主要是先传入图像，然后进行卷积、池化操作，特征图展平后进行全连接，最后返回类别结果，其中输入层传入的灰色图像则是单通道，如图1所示。
卷积层与池化层涉及的参数如表1所示。
手写数字特征的提取与分析
毕业设计 (论文)题目手写数字特征提取与分析专业电子信息工程班级084班姓名梁杰指导教师周扬(讲师)所在学院信息学院完成时间：2012年5月承诺书我谨此郑重承诺：本毕业设计（论文）是本人在指导老师指导下独立撰写完成的.凡涉及他人观点和材料，均依据著作规范作了注释。
如有抄袭或其它违反知识产权的情况，本人愿接受学校处分.承诺人（签名):年月日手写数字特征提取与分析信息科技学院电子信息工程专业梁杰摘要：目前，模式识别领域在日常生活中的应用已经越来越广泛,比如人脸、指纹识别,字符识别，车牌识别。
所以，对数字识别进行学习与研究是非常有必要的.本课题为数字字符识别模拟演示系统。
主要是利用正态分布下的最小错误率Bayes方法和最小风险Bayes方法，来实现手写数字从0到9的识别.该系统首先是实现模拟手写数字；然后利用轮廓特征法将5*5的模板提取出样品的特征，采用模板可以使同一形状、不同大小的样品得到归一化的特征提取，所以有能力对同一形状、不同大小的样品视为同类；最后结合Bayes决策进行判别。
使用最小错误率Bayes方法，在判别过程中能使错误率达到最小，即使错分类出现的可能性最小,而最小风险Bayes方法，在判别过程中可以使风险达到最小，减少危害大的错分类情况.本设计是利用Matlab实现的，实验证明，该系统对于模拟手写的数字基本上能正确识别,但是对于手写不规范的数字会存在错判的情况，这跟样品库的有限有关。
关键词:模式识别；最小错误；最小风险；特征选择；模拟手写；Matlab实现Handwritten digital feature extraction andanalysisLiang Jie，Electronic and information engineering，College of InformationScience and TechnologyAbstract：At present，the field of pattern recognition in everyday life has been more and more widely used，such as the face，fingerprint recognition，character recognition, vehicle license plate recognition。
实训报告总结人工智能(3篇)
第1篇一、实训背景随着信息技术的飞速发展，人工智能（Artificial Intelligence，AI）已成为当今世界科技领域的热点。
为了紧跟时代步伐，提高自身在人工智能领域的实践能力，我们参加了为期一个月的人工智能应用实训。
本次实训旨在通过实际操作，深入了解人工智能的基本原理、应用场景和发展趋势，培养我们的创新思维和实际操作能力。
二、实训内容本次实训主要围绕以下几个方面展开：1. 人工智能基础知识学习：包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉等基本概念和原理。
2. 编程语言与工具掌握：学习Python编程语言，熟悉TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
3. 项目实践：通过实际项目，如手写数字识别、图像分类、情感分析等，将所学知识应用于实际问题解决。
4. 人工智能伦理与法规学习：了解人工智能在伦理、法律等方面的规范和挑战。
三、实训过程1. 理论学习：通过查阅资料、观看视频等方式，系统学习人工智能相关知识。
我们重点学习了机器学习的基本算法，如线性回归、决策树、支持向量机等，以及深度学习的基本原理和常用模型。
2. 编程实践：在理论学习的基础上，我们开始学习Python编程语言，并利用TensorFlow、PyTorch等框架进行深度学习实践。
通过编写代码，我们实现了手写数字识别、图像分类等基本功能。
3. 项目实践：在项目实践中，我们选择了情感分析作为实训项目。
我们首先收集了大量的文本数据，然后利用自然语言处理技术对数据进行预处理，接着使用深度学习模型进行情感分类。
通过不断调试和优化，我们的模型在测试集上的准确率达到了较高水平。
4. 交流与讨论：在实训过程中，我们积极参与小组讨论，分享自己的学习心得和项目经验。
通过交流，我们不仅加深了对人工智能的理解，还拓展了视野。
四、实训成果1. 知识掌握：通过本次实训，我们对人工智能的基本原理、应用场景和发展趋势有了更深入的了解，掌握了Python编程语言和深度学习框架的使用方法。
数字识别论文
保密类别编号毕业论文数字识别实现学院计算机学院专业软件工程班级2班姓名王茜指导教师黄祥林中国传媒大学年月日数字识别实现王茜摘要在信息化飞速发展的时代，光学字符识别是一种重要的信息录入与信息转化的手段。
数字识别作为光学字符识别中的一个分支，在车牌识别、邮政编码识别、统计报中等领域有着非常广泛的应用，用数字识别系统代替手工录入，可节约大量的人力和财力。
因此，数字识别的研究有着重大的现实意义。
本文主要研究的即数字识别问题。
首先，对数字图像的预处理工作进行了详细的介绍，其中包括：二值化、字符切分、归一化等。
接着介绍了当前数字识别的几种常用方法。
然后重点描述了用于印刷体数字识别的模板匹配法和基于整体特征的快速手写体数字识别法的原理，并给出了算法实现的过程。
实验结果证明，上述算法能取得较好的识别效果。
关键词：数字识别，图像预处理，模板匹配，整体特征Xi. WangABSTRACTOCR (Optical Character Recognition) has become one of the important methods in gathering information and information transformation. Digit recognition has a promising business feature in many fields in society, for example the car license plate recognition、postcode recognition, the statistics of report forms, financial report forms. So the researching on the Digit recognition is one of the important things.The paper describes the basic process and methods of numeral recognition system. First,Keywords: Numeral recognition \一、绪论（一）问题的提出光学字符识别（Optical Character Recognition），是属于图型识别的范畴。
数字图像处理案例
手写数字识别
手写数字识别是光学字符识别 技术的一个分支。
研究的对象：如何利用电子计 算机自动辨认人手写的阿拉伯 数字。
研究背景
手写数字识别的应用范围广泛，阿 拉伯数字组成的各种编号和统计数 据如：邮政编码、统计报表、财务 报表、银行票据等等。
在整个OCR领域中，最为困难的就 是脱机手写字符的识别。
这里我们取N=5，经实验证明能够 满足实际需要。
特征提取的具体实现
1)搜索数据区，找出手写数字的上下左 右边界。 2)将数字区域平均分为5×5的小区域。 3)计算5×5的每一个小区域中黑像素所 占比例，第一行的5个比例值保存到特 征的前5个，第二行对应着特征的6～10 个，依此类推。
构构造造样样品品特特征征库库
欧式距离
设有两个样品Xi、Xj的特征值分别为:
xi1
Xi
xi 2
xi1,
xi2 ,
xin
, xin T
x j1
X
j
x
j
2
x j1, x j2 ,
xjn
T
, x jn
若采用欧式距离法来计算的两样品之间的距离
，则两样品距离: Di2j
T
Xi X j
任务：对这个案例进一步分析
讨论一下 1）怎样找到数字的位置？ 2）提取哪些特征？ 3）怎样建立样品特征库？ 4）采用何种识别的决策？ 5）实现的流程的核心代码？
特特征征提提取取
样样品品特特征征库库的的建建立立
点击【训练样品设计】下拉列表框， 为手写的数字选择其对应的类别。
简单手写数字识别系统设计
简单手写数字识别系统主要构成：
➢ 特征提取
➢ 识别（模版匹配法）
基于整体特征的快速手写体数字字符识别
术 承
（） ａ （） ｂ
少 的有 各种各样 的形变 ， 主要 是毛刺和 伪分支 。 １ ） 图 ｌ 图 （是 ｂ （） ａ 的细化结果 ， 其中 点 Ａ处为毛刺 ， 内为伪 分支 因此很 圈
多数字字 符识别系统 为 了提 高识别率 ， 都对 字符笔 画进行大 量 的形状 分析或笔 画拟合 ， 找各 笔画所包含 的线段 、 、 寻 弧 钝
图 １ 常用细化 算法的形 变 实际上 ， 字字符识 别相对 于汉 字或其 它语 言的文字 识 数 别 来讲是非 常简 单的。首 先 ，数字识 别是属 于典 型的小字 符 集 识别 问题 ， 一共 就只有 １ ０个字 符需要 分类 ； 次， 其 数字字 符
的笔画少 ，结构 简单 。但 是现 在市场 上 已有 的数字 字符 识别 系统都盲 目遵循 的光学文 字识别 （ Ｃ ）的 “ Ｏ Ｒ 二值化—— 去噪
（ｃｏ ｌ ｆ ｏ ｕｅ Ｓ ｉ ｃ ｄＴ ｃｎ ｌｇ ， ｈ ｄ ｎ ｎｖｒｉ ， ｉａ ５０ １ Ｃ ｉａ Ｓ ｈ ｏ ｍｐ ｔ ｃ ｎ ｅ ｎ ｅｈ ｏｏ ｙ Ｓ ａ ｏ ｇＵ ｉｅｓｙ Ｊ ｎ ２ ０ ６ ， ｈｎ ） ｏＣ ｒ ｅ ａ ｎ ｔ ｎ
Ａ ｓｒｃ：Ａ ｆｓｈ ｎ － ｒｔｎ ｉｉ ｌｈｒｃ ｒｅｏ ｎｔ ｎｍｅ ｏ ｓｄ ｎ ｌｂｌｅｔｒ ｃ ｎ ｅ ｄｃｎ ａ ｅｅｔｒ） ｖａ ｉｏ ｔ ｄｂ ｅ ｏ ａ ｆａ ｅ（ｏｖ ｘａ ｃｖ ａ ｅ ｉｓ ａ ｎ ａ ｔ ｄ ａｃ ｅｒ ｉ ｈ ａ ｏｇ ｕ ｎ ｏ ｆ ｕ ｍｕ ｔ
道特征分析， 因此速度非常快， 同时识别率也非常高。实验结果表 明谊方法具有很高的识别率。
关键词 ： 凸分 析； 手写体 数 字字符 识别 ；整 体特征 ； 快速 算法 ；特征 提取 ； 连通 域 凹
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昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告
（ 2014 — 2015 学年第 1 学期）
课程名称：人工智能及其应用开课实验室：信自楼4452014年12月30日年级、专业、班物联网121班学号201210410107 姓名严新淦成绩
实验项目名称手写数字的识别指导教师王剑
教师评语
该同学是否了解实验原理： A.了解□ B.基本了解□ C.不了解□
该同学的实验能力： A.强□ B.中等□ C.差□
该同学的实验是否达到要求： A.达到□ B.基本达到□ C.未达到□
实验报告是否规范： A.规范□ B.基本规范□ C.不规范□
实验过程是否详细记录： A.详细□ B.一般□ C.没有□
教师签名：
年月日
一、上机目的及内容
1.上机内容：
手写数字的识别
参见week8中的资料，任选两种方法完成识别；
可选的方法有：模板匹配、欧式举例、bayes、神经网络、决策树等；
需对模式识别的基本原理和过程、本题中涉及的数字特征的提取和表示问题做阐述。
2.上机目的：
理解BP神经网络的结构和原理，掌握反向传播学习算法对神经元的训练过程，了解反向传播公式。
通过构建BP网络模式识别实例，熟悉前馈网络和反馈网络的原理及结构。
二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）
BP学习算法是通过反向学习过程使误差最小，其算法过程从输出节点开始，反向地向第一隐含层(即最接近输入层的隐含层)传播由总误差引起的权值修正。
BP网络不仅含有输入节点和输出节点，而且含有一层或多层隐(层)节点。
输入信号先向前传递到隐节点，经过作用后，再把隐节点的输出信息传递到输出节点，最后给出输出结果。
三、所用仪器、材料（设备名称、型号、规格等或使用软件）
1台PC及MATLAB软件
四、实验方法、步骤（或：程序代码或操作过程）
五、运行截图
六、实验总结
通过这次实验，让我对BP神经网络的MATLAB应用设计有了进一步的了解，同时结合实验课上所学习到得函数及编程方式，我对于MATLAB的一些基本函数图形描绘有所掌握。
对于BP神经网络，无论是其基本概念，还是其结构、几种类型，我都有了初步了解，同时对于BP神经网络的设计过程，也有了深入的了解，这些实践真知是在课堂上无法学到的。
老实说，刚拿到这个题目的时候，真的感觉毫无头绪、无从入手，但是经过一点一滴的积累，最终能够解决这样一样难题，心里还是有一定的成就感的。
从这次实验中，我也深深感受到了实践的力量。
任何事情，没做之前，你都会觉得很难，但是一旦放手去做，其实你会发现，有时候成功就是这么简单的。