基于MATLAB的神经网络英文字母图像识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建卷积神经网络模型，实现从A到Z共26个英文字母的图像自动识别。系统包含图像预处理、特征提取和分类模块，具备高精度识别能力，适用于手写或印刷字母的快速识别场景。

详 情 说 明

基于神经网络的英文字母图像识别系统

项目介绍

本项目采用深度学习技术构建了一个能够自动识别英文字母的图像识别系统。系统通过训练的卷积神经网络（CNN）模型，对输入的字母图像进行特征提取和分类识别，实现从A到Z共26个英文字母的准确识别。该系统包含完整的图像预处理、特征学习和分类决策流程，适用于手写体和印刷体字母的识别场景。

功能特性

• 高精度识别: 采用优化后的卷积神经网络架构，确保对26个英文字母的高准确率识别
• 多格式支持: 支持多种常见图像格式输入（JPG、PNG、BMP等）
• 批量处理: 支持一次性输入多张字母图像进行批量识别
• 置信度评估: 输出每个识别结果的置信度分数，提供26个字母的概率分布
• 可视化结果: 可选的可视化功能，可在原图像上标注识别结果和置信度信息
• 鲁棒性强: 对不同的书写风格和印刷字体都有良好的适应能力

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为28×28像素的灰度图像，背景为白色，字母为黑色
2. 运行主程序：执行系统主函数启动识别流程
3. 选择输入模式：可选择单张图像识别或批量图像识别模式
4. 查看结果：系统将输出识别出的字母字符及对应的置信度分数
5. （可选）启用可视化：查看在原图像上标注识别结果的可视化输出

系统要求

• 软件环境: MATLAB R2018a或更高版本
• 深度学习工具: MATLAB Deep Learning Toolbox
• 图像处理工具: MATLAB Image Processing Toolbox
• 内存: 至少4GB RAM（推荐8GB或以上）
• 存储空间: 至少1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制模块，负责整个识别流程的协调与执行。它实现了图像数据的读取与预处理、神经网络模型的加载与调用、字母的分类识别计算、置信度分数的生成以及最终识别结果的可视化输出等功能。该文件整合了系统的各个功能模块，为用户提供简洁统一的操作接口。