基于MATLAB的BP神经网络交互式手写数字识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了交互式手写数字识别功能，集成GUI界面与手写板输入。系统支持实时图像预处理和特征提取，通过预训练的BP神经网络快速准确识别手写数字，为用户提供直观便捷的识别体验。

详 情 说 明

基于BP神经网络的交互式手写数字识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的交互式手写数字识别平台。系统集成了GUI用户界面和手写板功能，实现了从手写输入到数字识别的完整流程。通过图像预处理技术和BP神经网络算法，能够高效准确地识别用户手写的阿拉伯数字（0-9）。系统支持实时识别和批量识别两种模式，具有直观的结果展示和完整的识别日志功能。

功能特性

• 交互式手写输入：提供手写板功能，支持鼠标实时绘制数字
• 多格式图片导入：支持导入jpg、png、bmp格式的数字图片文件
• 智能图像预处理：自动进行图像二值化、归一化、去噪等处理
• BP神经网络识别：采用训练好的BP神经网络进行特征提取和分类识别
• 双模式识别支持：实时识别模式和批量识别模式
• 可视化结果展示：在原图上标注识别区域和识别结果
• 置信度显示：显示网络对识别结果的置信度百分比
• 识别历史记录：自动保存识别日志，便于追溯和分析

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件启动图形用户界面
2. 选择输入方式：

- 使用手写板直接绘制数字 - 导入外部数字图片文件

1. 设置识别参数：根据需要调整识别阈值和网络参数
2. 执行识别：点击识别按钮，系统将自动处理并显示结果
3. 查看结果：识别结果将以数字形式和置信度显示，并在图像上可视化标注
4. 查看历史：可通过日志功能查看历次识别记录

系统要求

• 操作系统：Windows 7/10/11，macOS 10.14+，或Linux主流发行版
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox，Neural Network Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，推荐8GB以上

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑和用户交互功能，主要包括图形用户界面的构建与布局、手写板绘图事件的处理与图像获取、多种输入源（实时绘制与文件导入）的图像数据读取与管理、识别流程的调度与控制（预处理、特征提取、神经网络推理）、识别结果的综合展示与可视化渲染，以及历史识别记录的存储与日志管理等功能。