MATLAB手写文字识别神经网络系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现手写文字识别，集成图像预处理、特征提取与多层感知机神经网络，能够自动完成灰度化、降噪、字符定位及标准化处理，最终输出识别结果。适合入门深度学习的实践演示。

详 情 说 明

MATLAB手写文字识别人工神经网络系统Demo

项目介绍

本项目实现了一个完整的手写文字识别系统，基于MATLAB平台开发。系统通过数字图像预处理、字符特征提取和多层感知机（MLP）神经网络训练，能够自动识别用户输入的手写文字。该系统适用于单个字符或多字符布局的手写图像输入，最终输出标准化处理后的字符图像及准确的识别结果。

功能特性

• 完整的识别流程：集成图像预处理、特征提取和神经网络识别全流程
• 强大的预处理能力：支持图像灰度化、二值化、噪声消除、字符区域定位和尺寸标准化
• 灵活的输入支持：兼容JPG/PNG格式，支持单字符和多字符图像输入
• 可视化展示：实时显示原始图像、各预处理阶段效果和最终识别结果
• 高精度识别：基于训练有素的神经网络模型，可识别A-Z字母（大小写）和0-9数字
• 置信度评估：提供识别结果的置信度评分，增强结果可信度

使用方法

1. 准备输入图像：确保手写文字图像为JPG或PNG格式，分辨率建议不低于100×100像素
2. 运行主程序：执行主程序文件启动识别系统
3. 图像输入：根据提示选择或输入待识别的手写文字图像路径
4. 查看结果：系统将自动显示预处理各阶段效果，并输出最终识别字符及置信度

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 必备工具箱：Image Processing Toolbox、Neural Network Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持常规图像处理操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，实现了完整的图像处理流水线控制，包括读取输入图像、调用预处理算法执行灰度转换与二值化操作、通过形态学方法完成字符区域定位与分割、对分离出的字符进行尺寸标准化处理，并加载预训练神经网络模型进行字符识别，最后生成包含置信度的识别结果与可视化展示界面。