基于卷积神经网络的手写汉字识别

资 源 简 介

基于卷积神经网络的手写汉字识别

详 情 说 明

卷积神经网络（CNN）已成为手写汉字识别领域的主流方法，尤其在处理复杂的中文笔画结构时表现出色。Matlab版本实现通过其内置的深度学习工具箱，能够高效完成从数据预处理到模型部署的全流程。

核心实现思路 数据预处理：针对509类汉字的高多样性，需统一图像尺寸并做归一化。传统方法可能采用灰度化或二值化，而现代CNN通常直接输入原始像素值，通过卷积层自动提取笔画梯度等特征。 网络架构设计：采用多层卷积+池化结构捕获局部特征（如笔画走向），深层网络则可识别偏旁部首等高级语义。为防止过拟合，需引入Dropout层或批量归一化（BatchNorm）。 分类器优化：最后一层全连接层输出509维向量对应类别，损失函数常选用交叉熵损失（Cross-Entropy Loss），配合Adam优化器动态调整学习率。

技术延伸 传统方法依赖手工特征（如HOG），而CNN的端到端训练省去了特征工程步骤。 实际部署时需考虑轻量化，可采用MobileNet等紧凑结构以适应边缘设备。 对于相似字（如“未”和“末”），可通过注意力机制增强关键区域识别能力。

该方案在Matlab生态中可快速验证，但工业级应用通常迁移至PyTorch/TensorFlow以获得更灵活的定制能力。