基于MATLAB神经网络的手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB构建多层感知机（MLP）神经网络，实现对手写数字图像的预处理、特征提取和自动识别。输出识别结果与置信度，适用于数字识别相关研究与应用。

详 情 说 明

基于多层感知机（MLP）神经网络的手写数字识别系统

项目介绍

本项目实现了一个高效的手写数字（0-9）自动识别系统。系统核心采用基于误差反向传播（BP）算法的多层感知机神经网络，结合图像预处理技术（尺寸归一化、Otsu二值化等），能够对输入的灰度手写数字图像进行准确分类。项目集成了从图像预处理、模型训练到预测识别的完整流程，并提供丰富的可视化结果，支持模型性能的全面评估。

功能特性

• 图像预处理：自动对输入图像进行尺寸归一化至28×28像素、二值化及降噪处理，优化输入数据质量。
• 神经网络识别：利用训练好的MLP模型进行特征提取与分类，输出识别数字及置信度。
• 多格式支持：预测阶段支持加载单张或多张bmp、jpg、png格式的灰度图像。
• 可视化输出：

- 原始图像与预处理后图像的对比图。 - 在原图上叠加显示识别结果的可视化标注图。 - 模型训练过程的损失/准确率曲线及混淆矩阵热力图，用于性能分析。

• 模型评估：提供混淆矩阵等评估指标，量化模型识别性能。

使用方法

训练模型

1. 准备训练数据：使用MNIST标准数据集或自定义手写数字数据集（图像应为28×28像素灰度图，并附带0-9标签）。
2. 运行训练脚本，系统将自动完成数据加载、预处理、网络训练及模型保存。

预测识别

1. 将待识别的手写数字图像（bmp/jpg/png格式）置于指定目录。
2. 执行预测程序，系统将依次进行图像预处理、神经网络预测。
3. 查看结果：控制台将输出识别数字与置信度；同时生成预处理对比图、结果标注图等可视化文件。

性能评估

运行评估脚本可生成训练过程曲线（损失、准确率）和混淆矩阵热力图，直观展示模型训练动态与分类性能。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox（用于图像预处理操作）

文件说明

主程序文件作为项目的核心控制与执行入口，主要集成了完整的系统工作流。其功能包括协调图像预处理模块、调用神经网络进行模型训练或预测推理、管理结果的可视化输出（如生成图像对比图、标注识别结果、绘制性能评估图表），并负责处理用户交互逻辑（如解析输入参数、显示最终识别信息）。