基于MATLAB的人工神经网络手写文字识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的手写文字识别Demo系统，包含图像预处理、文字区域检测、尺寸标准化和人工神经网络识别模块。使用MATLAB开发，展示了从原始图像到文字识别的全流程处理方案。

详 情 说 明

基于人工神经网络的手写文字识别系统

项目介绍

本项目是一个完整的手写文字识别Demo系统，实现了从原始手写图像到最终文字识别的全流程处理。系统集成了数字图像处理技术与人工神经网络算法，能够自动识别手写数字和字母图像，并提供可视化处理结果和识别报告。

功能特性

• 全流程处理：包含图像预处理、文字区域检测、尺寸标准化、神经网络训练和文字识别完整流程
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP等多种图像格式输入
• 灵活配置：可自定义预处理参数、神经网络结构和训练参数
• 可视化展示：提供预处理效果对比、训练过程曲线和识别结果可视化
• 扩展性强：支持自定义训练数据集，可不断提升识别准确率

使用方法

基本识别流程

1. 准备手写文字图像文件
2. 配置图像预处理参数（阈值、尺寸等）
3. 运行系统进行自动识别
4. 查看识别结果和可视化报告

训练模式

1. 准备标注好的训练数据集（如MNIST或自定义数据）
2. 选择神经网络模型（MLP或CNN）
3. 设置训练参数（学习率、迭代次数等）
4. 启动训练并查看训练报告
5. 使用训练好的模型进行识别

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，推荐8GB以上
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Deep Learning Toolbox

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制枢纽，负责协调各个功能模块的协同工作。它实现了整个识别流程的自动化调度，包括图像文件的读取与格式验证、预处理参数的应用与执行、神经网络模型的加载与推理计算，以及最终识别结果的生成与可视化输出。该文件还提供了用户交互接口，支持运行时参数配置和过程监控，确保系统能够高效完成从原始图像输入到文字识别结果输出的完整处理链条。