【图像识别】基于卷积神经网络CNN手写数字识别matlab代码

1 简介

针对传统手写数字的随机性,无规律性等问题,为了提高手写数字识别的检测准确性,本文在研究手写数字区域特点的基础上,提出了一种新的手写数字识别检测方法.首先,对采集的手写数字图像进行预处理,由于原始图像包含各种各样的噪声,为了防止造成干扰,对图像进行去噪,滤波等处理;然后,在MATLAB中构建卷积神经网络(cNN)模型结构,采用CNN模型中典型的LeNET-5的卷积模型,通过对采集图像进行逐层学习,训练与测试,将学习得到的高层特征用于手写数字识别.以随机手写数字与字母进行图像验证,结果表明,该模型算法应用于手写数字或字母准确识别,可获得较高的识别率,具有一定的通用性.

就卷积神经网络而言，其低隐层包括两大部分:卷积层和采样层，高层则是逻辑回归分类器以及由全连接层与多层感知器所对应的隐含层。输入到第一个全连接层的特征图像是提取子采样层以及卷积层的特征而得到的。最后一个输出层属于分类器，以输入图像为对象可利用逻辑回归作出分类，支持向量机算法也同样可以。传统神经网络最为常见的激活函数为ＲeLU 和tanh，正是由于上述函数的存在神经网络具备了非线性映射能力。站在数学的视角上对上述函数展开分析，非线性函数ＲeLU 和 tanh 对两侧区表现出较小的信号增益，对中央区则表现出较大的增益，就特征空间映射而言，效果还是相当好的。ＲeLU和 tanh 的公式如下:

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