基于MATLAB神经网络的字母图像识别系统

资 源 简 介

开发了一个MATLAB实现的字母识别系统，利用神经网络模型对26个大写英文字母图像进行自动分类。系统包含图像预处理、特征提取和分类识别模块，能够输出识别结果及置信度，适用于基础模式识别研究和教育演示。

详 情 说 明

基于神经网络的字母识别系统

项目介绍

本项目利用前馈神经网络构建了一个能够识别26个大写英文字母的图像识别系统。系统通过图像预处理、特征提取和神经网络分类，实现对输入字母图像的准确识别，并输出识别结果及相关置信度信息。

功能特性

• 图像预处理：自动完成图像尺寸归一化、灰度转换和二值化处理
• 神经网络训练：内置预训练模型，同时支持用户重新训练以适应特定数据
• 实时识别：支持单张字母图像的快速识别处理
• 多维度结果展示：提供识别结果、置信度、Top3候选字母及处理后图像预览

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为JPEG或PNG格式，尺寸在28×28至100×100像素之间，包含单个清晰的大写英文字母
2. 运行识别系统：通过文件路径或图像矩阵方式输入待识别图像
3. 获取识别结果：系统将输出识别字母、置信度、候选列表及二值化图像预览

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Deep Learning Toolbox（可选，用于高级网络功能）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括初始化图像预处理参数、加载或训练神经网络模型、执行字母识别算法以及生成图文并茂的识别结果报告。该文件整合了图像处理与分类识别的完整 pipeline，确保用户可通过简洁接口完成端到端的字母识别任务。