基于MATLAB的BP神经网络手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了一个基于反向传播（BP）神经网络的手写体数字识别系统。系统支持0-9的手写数字图像输入，通过图像预处理、特征提取和神经网络训练，完成高精度数字识别。适用于教学演示和基础模式识别应用。

详 情 说 明

基于BP神经网络的手写体数字识别系统

项目介绍

本项目开发了一个基于反向传播（BP）神经网络的手写体数字识别程序。系统能够自动识别0-9的手写数字图像，实现了完整的图像预处理、特征提取、神经网络训练和数字识别功能。用户可输入28×28像素的手写数字灰度图像，系统将通过训练好的BP神经网络模型进行高精度识别，并输出识别结果及置信度。

功能特性

• 高精度识别：基于BP神经网络算法，对0-9手写数字实现高准确率识别
• 完整的处理流程：包含图像预处理、特征提取、模型训练和数字识别全流程
• 用户友好：支持用户输入自定义手写数字图像，提供直观的识别结果展示
• 可视化对比：显示原始图像与处理后的图像对比，便于理解处理效果
• 置信度评估：输出识别结果的置信度百分比，提供可靠性评估

使用方法

1. 准备输入图像：确保手写数字图像为28×28像素的灰度格式（PNG或BMP）
2. 运行识别程序：执行主程序文件启动识别系统
3. 输入图像路径：根据提示输入待识别图像的文件路径
4. 查看识别结果：系统将输出识别数字（0-9）及对应的置信度百分比
5. 查看图像对比：系统同时显示原始图像和处理后的图像对比图

输出示例： 识别结果：数字 5 (置信度：96.7%)

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 至少4GB可用内存
• 支持常见图像格式（PNG、BMP等）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，包括图像读取与预处理、特征向量提取、神经网络模型加载、前向传播计算识别结果，以及最终的数字分类输出与置信度评估。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，完成从图像输入到识别结果输出的完整流程，同时负责生成原始图像与处理后图像的对比可视化展示。