这是用MATLAB语言编写的手写体识别程序,基于BP神经网络的手写体数字识别,代码简约,界面图形化
2021/3/21 6:28:21 120KB MATLAB BP神经网络 数字识别
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使用离散Hopefield神经网络对模糊数字进行识别,并给出识别结果,可调理数字的模糊程度,检验识别效果
2018/2/22 19:13:45 3KB matlab 数字识别 DHNN
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数码管数字识别,运用穿线法,检测八段数码管每一小段。
OpenCV+VC2013.
2015/9/8 17:40:13 12.07MB 数字识别, OpenCV
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字符包括汉字,字母,数字和一些符号。
汉字有几千个,字母有几十个,数字的类最少只要10个,所以选择简单的手写数字字符来实现。
结合三个相关的程序和论文,一个是语音特征的分类(不调用神经网络工具箱相关函数实现),另外两个是关于手写数字识别的。
处理的数据集是放在10个文件夹里,文件夹的名称对应存放的手写数字图片的数字,每个数字500张,每张图片的像素统一为28*28
2019/5/1 2:27:01 2.89MB BP神经网络 手写字符 matlab
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神经元节点的个数,隐藏层的个数,都是可以调理的,Optimer优化器有'SGD','mSGD','nSGD','AdaGrad','RMSProp','nRMSProp','Adam',激活函数有relu和sigmoid
2018/7/25 3:29:44 14.04MB matlab BP网络 Optime
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本项目即拿MFC做了一个画板,画一个数字后可自行识别数字。
有保存图片,清空画板功能,简单实用。
识别方法为SVM,调用已经训练好的MNIST数据集"SVM_DATA.xml"训练方法自行百度,一大堆。


基于OpenCv2.4.6,下载的朋友自行修改配置为本人使用的OpenCv版本即可。
2020/5/12 19:21:26 10.93MB SVM MNIST
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包括详细讲解与源代码,目的是将一幅图像中的数字识别出来,图像中数字有一定的倾斜角度,且各个部分光照不均,数字大体分布位置相同。
作者根据图像的这些性质,对图像进行分析,写出了识别数字的一个算法,该算法先对图像进行尺度变换,将倾斜的图像正立,同时提取图像中的数字部分,再对数字进行特征的提取,最后确定所识别的是哪一个具体数字。
在识别过程中,由于数字的特征不同,识别难度也不同,因而识别时有顺序区别,遵循先识别较难识别的数字,再识别简单的,并不是严格按照从0到9的顺序。
对于题目材料中所给的6幅图像能进行准确的识别,作者再将材料中的某些图像稍加改动后,仍能识别,识别效果较好。
2017/5/25 10:37:30 200KB visual c++ 图像 识别
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matlab完成的多分类逻辑回归,用于手写数字识别
2016/2/22 2:33:33 7.16MB matlab 逻辑回归
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基于模板婚配的数字识别,采用MATLAB进行编码,包含0-9数据特征集
2019/9/2 6:38:53 118KB 模板匹配 数字识别
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使用Python+TensorFlow,全连接的神经网络,基于MNIST数据集。
数据集包含60000张训练图片,10000张测试图片。
MNIST_model文件夹是已经训练30000次的模型,也可以本人再训练。
app.py文件可以测试本人的图片。
也可以到github下载https://github.com/BuXianShan/Handwritten-Numeral-Recognition
2018/2/6 15:10:15 17.36MB 手写体数字识别 Python TensorFlow
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡