MATLAB实现基于神经网络的英文大写字母特征提取与识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，提供完整的大写英文字母（A-Z）图像识别流程，涵盖图像预处理、轮廓与形状特征提取、神经网络模型训练及识别验证。适用于OCR应用与模式识别研究，具有较高准确性与扩展性。

详 情 说 明

基于神经网络的大写英文字母特征提取与识别系统

项目介绍

本项目是一个完整的MATLAB图像识别系统，专门针对26个大写英文字母（A-Z）进行特征提取与智能识别。系统集成了图像预处理、特征提取、神经网络建模训练和识别验证等完整流程，能够从输入图像中自动提取轮廓、形状和结构等关键特征，通过神经网络模型实现高精度的字母分类识别。

系统支持单张图像实时测试和批量图像集处理，提供详细的识别结果分析和可视化评估报告，适用于字符识别研究、教育演示和实际应用场景。

功能特性

• 完整的识别流程：包含图像预处理、特征提取、神经网络训练与验证的全套解决方案
• 智能特征提取：自动提取字母图像的轮廓、形状、结构等关键特征参数
• 高性能分类：基于神经网络模型实现26类大写字母的准确分类识别
• 多种输入支持：支持单张图像测试和批量图像集处理
• 详细结果分析：提供预测类别、置信度评分、准确率评估和混淆矩阵可视化
• 灵活输出：支持识别结果表格导出和实时结果显示

使用方法

数据准备

将包含大写字母A-Z的图像数据集放置在指定目录，推荐图像尺寸标准化为28×28像素，支持PNG、JPG或MAT格式。

系统运行

1. 启动MATLAB并设置当前目录为项目根目录
2. 运行主程序文件开始系统执行
3. 根据提示选择运行模式（训练模式或识别模式）
4. 指定输入图像路径或选择测试图像
5. 查看识别结果和性能分析报告

输出结果

• 单张图像识别：显示预测字母类别及对应置信度
• 批量识别：生成包含所有识别结果的表格文件
• 性能评估：输出分类准确率报告和混淆矩阵图表

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox, Neural Network Toolbox
• 硬件建议：4GB以上内存，支持GPU加速（可选）

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能模块，包括图像数据读取与预处理、特征参数提取、神经网络模型构建与训练、识别分类执行以及结果可视化分析。该文件作为系统入口点，负责协调各功能模块的协同工作，实现从图像输入到识别结果输出的完整流程控制，同时提供用户交互界面和运行模式选择功能。