基于MATLAB的卷积神经网络英文字母图像识别系统

资 源 简 介

本项目实现了一个完整的英文字母识别系统，利用MATLAB构建卷积神经网络（CNN）。系统集成了图像预处理、特征提取与分类识别模块，可准确识别A-Z共26个字母图像，适用于手写或印刷字符的自动化识别场景。

详 情 说 明

基于卷积神经网络的英文字母图像智能识别项目

项目介绍

本项目实现了一个完整的英文字母图像智能识别系统，采用深度学习技术对输入的单个字符图像进行自动识别。系统核心基于卷积神经网络（CNN）架构，结合图像预处理技术和Softmax多分类算法，能够准确识别A-Z共26个英文字母。系统支持多种常见图像格式输入，并提供识别结果及置信度分析。

功能特性

• 高精度识别：采用优化CNN模型，对标准28×28像素灰度图像实现高准确率字母识别
• 完整处理流程：集成图像预处理、特征提取、分类识别三大核心模块
• 多格式支持：支持.jpg、.png、.bmp等常见图像格式输入
• 概率输出：不仅输出识别结果，还提供26个字母类别的概率分布向量
• 可视化辅助：可显示预处理后的图像效果，便于调试和验证

使用方法

1. 准备输入图像：确保输入图像为28×28像素的灰度图像，数据格式为uint8矩阵（0-255灰度值），包含单个清晰的英文字母

1. 运行识别系统：

```matlab % 加载或定义待识别图像 input_image = imread('letter_sample.jpg'); % 运行主程序进行识别 [predicted_letter, probability_vector] = main(input_image);

1. 获取输出结果：

- 主要输出：识别出的字母类别（如'A'、'B'等） - 置信度：26维概率向量，表示每个字母类别的预测概率 - 示例输出：'A' + [0.95, 0.02, ..., 0.01]

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 存储空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了字母识别系统的全部核心功能，包括图像读取与格式验证、数据标准化预处理、神经网络模型加载与推理计算、识别结果解码与可视化输出等完整流程。该文件作为系统入口点，协调各功能模块协同工作，确保从图像输入到字母输出的端到端处理。