MATLAB神经网络图像识别系统：英文大写字母智能识别

资 源 简 介

本项目基于MATLAB开发，利用神经网络技术实现英文大写字母图像识别。系统涵盖图像预处理、特征提取和模型训练模块，可高效识别26个字母。适用于字符识别研究与教学演示。

详 情 说 明

基于神经网络的英文大写字母图像识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的英文字母识别系统。系统采用图像处理和神经网络技术，能够对输入的26个英文大写字母（A-Z）图像进行准确识别。项目包含完整的处理流程：从图像预处理、特征提取到神经网络分类，最终输出识别结果和置信度。该系统适用于字符识别、模式识别等领域的研究和应用。

功能特性

• 完整识别流程：实现图像预处理、特征提取、模型训练与识别的全流程
• 高效特征提取：采用先进的特征提取技术，有效捕捉字母图像的关键特征
• 神经网络分类：使用多层神经网络进行高精度字母分类识别
• 训练可视化：提供训练精度曲线和混淆矩阵，便于模型性能分析
• 置信度评估：输出识别结果的置信度百分比，增强结果的可信度
• 特征分析：支持特征向量可视化和特征分布图生成

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据集：包含A-Z字母的灰度或二值图像，建议统一为32×32像素
2. 运行训练程序，系统将自动完成：

- 图像预处理和特征提取 - 神经网络模型训练 - 生成模型文件（.mat格式） - 输出训练精度曲线和混淆矩阵

识别阶段

1. 准备待识别字母图像：清晰的英文大写字母，灰度或二值格式
2. 运行识别程序，系统将：

- 对输入图像进行预处理和特征提取 - 使用训练好的模型进行识别 - 输出识别结果（A-Z）和置信度百分比

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件建议：4GB以上内存，支持矩阵运算的CPU
• 图像格式：支持常见图像格式（jpg, png, bmp等）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括完成图像数据的读取与预处理操作，执行特征向量的提取与计算，构建并训练用于分类的神经网络模型，提供对单张测试图像进行识别的完整流程，以及生成训练过程的可视化图表和特征分析结果。该文件作为系统的主要入口，协调各个功能模块有序工作。