基于matlab上的神经网络汉字识别案例和代码
时间: 2023-07-30 12:06:23 浏览: 53
以下是基于MATLAB上的神经网络汉字识别案例和代码的步骤:
步骤1:数据准备
从网络上下载汉字数据集,例如CASIA Online and Offline Chinese Handwriting Databases。
步骤2:数据预处理
将汉字图像转化为二值图像。使用MATLAB中的imbinarize()函数可以实现二值化。
步骤3:特征提取
使用MATLAB的图像处理工具箱提取汉字图像的特征,例如HOG特征,LBP特征等。
步骤4:数据划分
将数据集划分为训练集和测试集,通常采用80%的数据作为训练集,20%的数据作为测试集。
步骤5:神经网络模型构建
使用MATLAB的神经网络工具箱构建神经网络模型,选择适当的神经网络结构和训练算法。
步骤6:神经网络训练
使用训练集对神经网络进行训练,调整网络参数以提高准确率。
步骤7:神经网络测试
使用测试集对神经网络进行测试,评估模型的准确率和性能。
以下是MATLAB神经网络汉字识别的示例代码:
%数据准备
load('chinese_characters.mat');
%数据预处理
binary_images = imbinarize(images);
%特征提取
hog_features = extractHOGFeatures(binary_images);
%数据划分
[train_images, train_labels, test_images, test_labels] = splitData(hog_features, labels, 0.8);
%神经网络模型构建
net = patternnet([50 25]);
%神经网络训练
net = train(net, train_images', train_labels');
%神经网络测试
predicted_labels = net(test_images');
accuracy = sum(predicted_labels == test_labels)/length(test_labels);