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本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能-In this paper, and designed to achieve a free
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将一行手写体汉字切分成单独的汉字，为接下来的汉字识别工作打基础。-Line handwritten Chinese characters will be cut into separate Chinese characters, Chinese character recognition for the work of the next foundation.
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uci机器学习数据库关于字符识别的源数据。是字符识别的研究的关键数据来源。包括手写字体和印刷体两类，手写的数字和印刷体的字母。-uci machine learning database on the source character recognition data. Character recognition research is the key source of data. Including two types of handwriting fonts, and print, han
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A Matlab Implementation of Optical Character Recognition (OCR)
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三种神经网络方法用于手写体字符识别PNN、RBF、BP-Three kinds of neural networks for handwritten character recognition PNN, RBF, BP
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采用神经网络实现手写识别的一种方法，建立Bp神经网络，采用快速训练方法，可快速完成一类相关手写字体的模式识别，识别率较高，当字体变化较大识别率降低时，可重新训练具有较强的适应性。实验证实本方法较好实现了手写字符识别，但也存在识别速度较慢，有时训练不收敛等缺点-Handwriting recognition using neural network is a way to establish Bp neural network, using fast training methods, and c
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Matlab binary digits for handwritten character recognition
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用MATLAB 程序实现 图像处理中的
手写体字符识别 源码-Using MATLAB Program for handwritten character recognition
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支持向量机的研究现已成为机器学习领域中的研究热点，其理论基础是Vapnik[3]等提出的统计学习理论。统计学习理论采用结构风险最小化准则，在最小化样本点误差的同时，缩小模型泛化误差的上界，即最小化模型的结构风险，从而提高了模型的泛化能力，这一优点在小样本学习中更为突出。SVM理论正是在这一基础上发展而来的，经过十几年的研究和发展，已开始逐步应用于一些领域。在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势，已经在模式识别、函数逼近和概率密度估计等方面取得了良好的效果。- Support
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自己制作基于“欧氏距离的算法”来识别文字的相似性，从而来识别手写文字的程序，开发环境是matlab.需要讲手写的字加到字库才可以哦。-Produce their own based on the " Euclidean distance algorithm" to identify the similarity of the text, handwritten text in order to identify the procedures, the development e
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以MATLAB作为系统开发软件，利用图形用户界面（GUI）设计一手写数字识别系统，实现26个手写英文字符的识别功能-Handwritten character recognition
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文档内容是基于MATLAB的手写体字符识别系统的设计-The content of the document is to design MATLAB handwritten character recognition system based on
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Handwritten Character Recognition using MATLAB
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a good document about Neural networks and CHARACTER RECOGNITION Handwritten character Recognition: Training a Simple NN for classification using MATLAB
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Andrew Ng Cousera 机器学习课程神经网络手写字符识别，源代码以及说明文档(Andrew Ng Cousera 's Machine learning courses, Neural Network handwritten character recognition, source code and documentation)
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详细讲解了25个MATLAB图像与视频处理实用案例（含可运行程序），涉及雾霾去噪、答题卡自动阅卷、肺部图像分割、小波数字水印、图像检索、人脸二维码识别、车牌定位及识别、霍夫曼图像压缩、手写数字识别、英文字符文本识别、眼前节组织提取、全景图像拼接、小波图像融合、基于语音识别的音频信号模拟灯控、路面裂缝检测识别、视频运动估计追踪、Simulink图像处理等多项重要技术(Explain in detail the 25 MATLAB image and video processing utility
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编写基于matlab，对手写字符识别可以达到90%的识别率。(Based on MATLAB, the recognition rate of handwritten character can reach 90%.)
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BP神经网络基本原理概述：这种网络模型利用误差反向传播训练算法模型，能够很好地解决多层网络中隐含层神经元连接权值系数的学习问题，它的特点是信号前向传播、误差反向传播，简称BP（Back Propagation）神经网络。BP学习算法的基本原理是梯度最快下降法，即通过调整权值使网络总误差最小，在信号前向传播阶段，输入信号经输入层处理再经隐含层处理最后传向输出层处理；在误差反向传播阶段，将输出层输出的信号值与期望输出信号值比较得到误差，若误差较大则把误差信号传回隐含层直至输入层，在各层神经元中使用
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该课题为基于MATLAB bp神经网络的手写汉字识别系统。可以利用鼠标手写中文汉字进行训练，测试，可以识别任何字体，只需要到GUI界面面板更换即可。在GUI界面就可以随写随训练中文，不需要到后台手动更换文字训练，方便快捷上档次。(This project is a handwritten Chinese character recognition system based on Matlab bp neural network. You can use the mouse to write Ch
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