基于MATLAB的英文字母多尺度图像识别神经网络系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建深度学习模型，实现多尺寸英文字母图像的精准识别。系统支持从32×32到512×512不同分辨率的输入，具备鲁棒的图像质量适应能力，适用于多样化的实际应用场景。

详 情 说 明

基于神经网络的英文字母多尺度图像识别系统

项目介绍

本项目使用MATLAB构建了一个基于深度学习的英文字母识别系统，能够准确识别不同尺寸、不同质量的英文字母图像。系统采用卷积神经网络（CNN）架构，结合图像预处理与数据增强技术，实现了对26个大写字母和26个小写字母的高精度识别。该系统对正规印刷体字符具有高识别准确率，并对轻微变形、噪声干扰具有一定鲁棒性。

功能特性

• 多尺度支持：支持32×32至512×512像素的多种分辨率输入
• 自动预处理：具备自动图像预处理和尺寸归一化功能
• 全面识别：可识别52个英文字母（A-Z大写，a-z小写）
• 高精度识别：对正规印刷体字符具有优异的识别性能
• 鲁棒性强：能够处理轻微变形和噪声干扰的图像
• 详细输出：提供识别结果、置信度、预处理图像和识别时间统计

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为JPEG、PNG或BMP格式，包含单个英文字母
2. 运行系统：执行主程序文件启动识别系统
3. 选择图像：通过图形界面或命令行指定待识别图像路径
4. 查看结果：系统将显示识别字母、置信度、预处理后图像和处理时间

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2020b或更高版本
• 必要工具箱：Deep Learning Toolbox, Image Processing Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持GPU加速（推荐）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，包含图像加载与格式验证、多尺度自适应预处理、神经网络模型加载与推理、识别结果分析与置信度计算、可视化结果显示与性能统计等核心功能，实现了从图像输入到识别结果输出的端到端处理。