基于卷积神经网络的手写数字识别系统的设计

摘要

当前卷积神经网络应用于手写数字的识别已成为研究的热点之一。本文在Matlab环境下输入手写数字图片,然后对图片进行灰度化、二值化、反色、去噪、分割和大小归一化预处理,通过卷积神经网络经典模型LeNet-5,对比3种数据集:MNIST数据集、MNIST数据集训练+自建数据集调精和自建数据集训练卷积神经网络的实际识别效果,选择自建的数据集进行卷积神经网络训练,在训练好的卷积神经网络中手写体数字图片取得了较好的识别效果。