MATLAB实现基于CNN的手写数字图像识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB构建卷积神经网络，实现手写数字图像的自动识别。系统涵盖数据预处理、模型训练优化及识别测试全流程，通过cnet_tool.m演示模型效果，为图像分类提供实用解决方案。

详 情 说 明

基于CNN的手写数字图像识别系统开发与优化

项目介绍

本项目设计并实现了一个高效的手写数字识别系统，采用卷积神经网络（CNN）对输入的手写数字图像进行分类识别。系统包含数据预处理、CNN模型构建、训练优化和识别测试等完整流程。当前系统识别正确率约为50%，项目将持续通过网络结构优化和参数调整提升识别准确率。

功能特性

• 完整识别流程：集成数据预处理、模型训练、性能评估和识别测试全流程
• CNN模型架构：基于卷积神经网络的深度学习模型设计
• 数据增强技术：通过图像预处理提升模型泛化能力
• 性能可视化：提供训练过程、准确率曲线和混淆矩阵等可视化分析
• 多格式支持：支持MATLAB矩阵和常见图像文件格式输入
• 置信度评估：输出每个数字类别的预测概率分布

使用方法

数据准备

1. 准备手写数字图像数据集（推荐MNIST或自定义数据集）
2. 图像要求：28×28像素灰度图像
3. 数据格式：MATLAB矩阵或jpg/png/bmp图像文件
4. 标签数据：对应图像的数字标签（0-9）

运行流程

1. 运行主程序启动系统
2. 系统自动加载和预处理数据
3. CNN模型进行训练和优化
4. 生成性能评估报告和可视化结果
5. 使用cnet_tool.m模块测试识别功能

输出结果

• 数字识别结果（0-9）
• 各类别置信度分数
• 模型准确率、损失曲线等性能指标
• 训练过程可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Deep Learning Toolbox
• Image Processing Toolbox
• 推荐使用GPU加速训练过程

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据加载与预处理、卷积神经网络模型的构建与配置、模型训练过程的执行与监控、识别性能的测试评估以及训练结果的可视化展示。该文件作为项目的主要入口，协调各个功能模块协同工作，完成从数据输入到识别结果输出的完整流程。