基于MATLAB的神经网络英文字母与数字图像识别系统

资 源 简 介

该项目利用MATLAB开发多层感知机（MLP）神经网络模型，实现对手写和印刷的英文字母（A-Z）及数字（0-9）图像进行自动分类。系统包含图像预处理、特征提取及分类功能，为用户提供高效的字符识别解决方案。

详 情 说 明

基于神经网络的英文字母及数字图像识别系统

项目介绍

本项目利用MATLAB构建了一个多层感知机（MLP）神经网络模型，专门用于识别手写或印刷的英文字母（A-Z，不区分大小写）与数字（0-9）。系统通过对输入图像进行自动预处理和特征提取，利用训练好的神经网络模型实现高精度字符分类，并提供直观的结果展示。

功能特性

• 高精度识别：基于误差反向传播算法训练的多层感知机神经网络，实现对36种字符（26字母+10数字）的准确分类。
• 灵活的图像输入：

* 支持上传.png或.jpg格式的图像文件。 * 支持手动绘制字符输入。 * 推荐输入图像尺寸为28x28像素。

• 全面的图像预处理：集成灰度化、二值化、尺寸归一化等预处理流程，提升识别鲁棒性。
• 多功能识别模式：既支持单张图像的即时测试，也支持批量图像的高效识别。
• 丰富的输出结果：

* 输出识别的字符类别标签（如 "A"、"7"）。 * 提供模型对于所有可能类别的置信度概率分布。 * 可视化显示标记了识别结果的图像及概率条形图。

• 性能评估：提供专门的界面用于评估模型在测试集上的整体识别准确率。

使用方法

1. 启动系统：在MATLAB环境中运行主程序文件。
2. 选择输入模式：根据需求选择“单张图像识别”或“批量图像识别”模式。
3. 提供输入图像：

* 文件上传：点击上传按钮，选择本地图像文件。 * 手绘输入：在提供的画板上直接书写或绘制字符。

1. 执行识别：点击“识别”按钮，系统将自动执行预处理、特征提取和分类。
2. 查看结果：在结果界面查看识别出的字符、置信度以及可视化图表。

系统要求

• 软件平台：MATLAB R2018a 或更高版本。
• 必要工具箱：需要安装 MATLAB 的 Deep Learning Toolbox 和 Image Processing Toolbox。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心逻辑与用户交互界面。其主要功能包括：初始化识别系统环境与参数，创建并管理图形用户界面以接收用户指令与输入数据，协调调用图像预处理、特征向量生成以及训练好的神经网络模型进行预测分类等核心模块，并最终控制识别结果与评估信息在界面上的可视化呈现。