基于MATLAB的BP神经网络手写体BMP图像识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB实现了一个手写数字识别系统，通过BP神经网络对BMP格式的手写数字图像进行特征提取与训练。系统能自动完成图像预处理、模型优化及数字识别，并提供准确的自动计数功能。

详 情 说 明

基于BP神经网络的手写体BMP图像识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的手写体数字识别系统，基于BP神经网络算法，能够对BMP格式的手写数字图像进行自动识别。系统包含图像预处理、特征提取、神经网络训练与优化、数字识别和性能评估等完整流程，支持单张图像测试和批量识别两种模式，并可视化训练过程和识别结果。

功能特性

• 图像预处理: 支持BMP图像的二值化、尺寸归一化（推荐28×28像素）和噪声去除
• 特征提取: 采用像素矩阵特征和轮廓特征提取技术
• 神经网络训练: 基于反向传播算法和梯度下降优化，可自定义隐藏层节点数、学习率、训练次数等超参数
• 双模式识别: 支持单张图像实时识别和批量测试自动评估
• 结果分析: 自动计算识别准确率，显示置信度概率分布，可视化训练过程的损失函数和准确率变化曲线

使用方法

1. 准备数据: 将训练用的手写数字BMP图像按0-9分类存放，测试图像统一为BMP格式
2. 参数设置: 配置神经网络结构参数（隐藏层节点数、学习率、训练迭代次数等）
3. 模型训练: 运行训练程序，系统将自动完成图像预处理、特征提取和神经网络训练
4. 数字识别:

- 单张识别：输入单张BMP图像，输出识别结果及置信度 - 批量测试：输入测试集文件夹，输出识别准确率和详细结果列表

1. 结果查看: 查看识别结果、准确率统计以及训练过程可视化曲线

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存要求：至少4GB RAM（建议8GB以上用于大规模训练）
• 存储空间：500MB可用空间

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括图像数据加载与预处理、神经网络模型构建与训练、识别功能执行以及结果可视化。该文件实现了整个系统的流程控制，协调各功能模块协作完成从图像输入到识别结果输出的完整处理链，同时提供训练过程监控和性能评估指标计算。