PyTorch框架下基于CNN的手写数字识别系统设计.docx

基于CNN语音识别系统设计.docx 基于CNN语音识别系统设计 摘要：随着计算机智能化的迅速崛起以及计算机技术的不断改进和发展，语音识别已应用于各行各业，发展前景也十分广阔。本文基于卷积神经网络在环境下进行深度学习，并应用于语音识别。进行数据迭代次数与正确率相关实验，最后结合实验结果评估表明：深度神经网络-隐马尔可夫模型（）比高斯-隐马尔可夫混合模型（）更精确。关键词:神经网络；语音识别；深度学习 1引言 1.1研究背景传统的语音识别系统主要使用基于高斯混合模型和隐马尔可夫模型（）的声学模型[1]。与传统高斯混合模型相比，近几十年来，深度学习的改进和发展使得神经网络深层声学模型的性能显著提高。但是，基于深层神经网络（）的声

2024-06-09 约1.52万字 17页立即下载

基于python的手写数字识别系统的设计与实现.pdf 基于python 的手写数字识别系统的设计与实现摘要 手写数字识别是的人工智能技术最简单的一种运用方法，它隶属于识别技术中的光学识别技术，是其很重要的一个分支。它的工作原理是通过使用计算机来自动识别通过输入设备输入计算机的手写阿拉伯数字图片。它的目的和意义是将手写数字识别系统应用于在需要输入大量数字字符信息的地点（比如说信封上的邮政编码，各个公司或者政府部门的统计报告，银行内部的财务报告和银行票据），以提高自动化办公的效率。本文设计并实现了一

2021-04-22 约2.7万字 36页立即下载

基于模板匹配的手写数字识别系统的设计与实现.doc 基于模板匹配的手写数字识别系统的设计与实现摘要纵观各国科技的迅速发展，在大量处理的信息的场合中，例如，邮政编码、报表等方面，尽管就只有简单的10个数字，但它的价值是很大的，随之手写数字识别系统也就变得越来越重要。系统采用VISUAL STUDIO C++作为编译环境，以Access为数据库。它对手写数字识别方法的比较分析，最终选择了一种基于模板匹配的手写数字识别系统。它分为两大模块，包含模板匹配识别模块和测试模块。它的主要功能是在手写的数字面板的标签弹出的窗口下用手写输入一个数字，在这个窗体当中，可以储存数字并且具有清屏的功能，其次打开文件中已经手写输入的数字，对数字进行预

2023-11-26 约2.19万字 30页立即下载

基于支持向量机的手写体数字识别系统设计.doc 第 26 卷第 6 期计算机工程与设计 Computer Engineering and Design 2005 年 6 月 June 2005 V ol . 26 N o. 6 基于支持向量机的手写体数字识别系统设计 蒙庚祥, 方景龙 ( 杭州电子工业学院软件学院，浙江杭州 310018) 要：数字识别是光学字符识别技术里发展比较早的一种技术，是 OCR 的一个分支。数字识别又分为手写数字识别摘和非手写数字识别，提到的手写数字识别是指脱机手写数字识别。支持向量机是近几年来模式识别领域中的一个新技术，它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中，是模式识别领域中的研究热点，把

2017-12-30 约8.66千字 4页立即下载

基于FPGA的手写数字识别系统设计.pptx 基于FPGA的手写数字识别系统设计主讲人：目录01.系统设计概述02.FPGA技术基础03.手写数字识别原理04.系统硬件架构05.系统软件实现06.系统测试与评估系统设计概述01 设计背景与意义随着智能设备的普及，手写数字识别技术在邮政编码识别、银行支票处理等领域需求日益增长。手写数字识别的应用需求01FPGA具有并行处理能力，适合实现高速、实时的手写数字识别系统，提高识别效率和准确性。FPGA在实时处理中的优势02本系统设计采用先进的算法和FPGA硬件加速，旨在实现低延迟、高准确率的手写数字识别解决方案。系统设计的创新点03 系统设计目标设计目标之一是确保系统能够准确识别手写数字，减少

2025-02-23 约5.98千字 67页立即下载

基于深度学习CNN模型食物识别系统设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目背景1 1.2项目背景2 2相关工具与介绍3 2.1CNN卷积神经网络概述3 2.2pyqt5界面技术5 2.3开发环境与工具6 2.3.1Python简介6 2.3.2PyCharm开发工具的简介6 2.3.3第三方库简介7 2.3.4Tensorflow简介8 3方法设计与实现8 3.1数据集收集与预处理8 3.1.1数据集的收集8 3.1.2数据集预处理9 3.2深度学习模型选择与设计10 3.2.1模型选择10 3.2.2模型设计11 3.2.3训练模型12 3.2.4测试模型13 3.2.5前端设计与实现14 4设计小结16 参

2025-02-19 约1.35万字 19页立即下载

基于深度学习R-CNN模型的动物识别系统设计.pdf 湖南商务职业技术学院毕业设计目录 1引言1 1.1项目背景和意义1 1.2项目目的和目标1 2相关技术和工具介绍2 2.1数据采集技术2 2.2分类技术2 2.3R-CNN模型概述3 2.4开发环境与工具3 2.4.1Python简介3 2.4.2PyCharm开发工具简介4 2.4.3第三方库简介4 2.4.4Tensorflow简介5 3方法设计和实现6 3.1数据集收集与预处理6 3.1.1数据集的获取6 3.1.2数据集预处理6 3.2深度学习模型选择与设计8 3.2.1深度学习模型的选择8 3.2.2模型的设计9 3.3模型的编译与训练10 3.4模型的评估与优化10 3.4.1模

2025-02-18 约1.46万字 19页立即下载

《一个基于CNN的行为识别系统的设计与实现》范文.docx 《一个基于CNN的行为识别系统的设计与实现》篇一 基于CNN的行为识别系统的设计与实现一、引言随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，行为识别技术在许多领域都得到了广泛的应用。行为识别系统的设计不仅涉及到复杂的图像处理技术，还涉及到深度学习算法的优化和实现。本文将介绍一个基于卷积神经网络（CNN）的行为识别系统的设计与实现过程。二、系统需求分析行为识别系统需要满足的需基本需求是：从输入的视频流中准确地识别出人类的行为。为满足这一需求，我们提出以下设计方案：首先，设计一个高效的图像处理系统以捕获和预处理视频帧；其次，设计并训练一个深度学习模型，即基于CNN的模型，以识别出图像中的行为；最

2024-10-13 约1.39千字 3页立即下载

基于神经网络的手写数字识别系统.docx 基于神经网络的手写数字识别系统 HandwrittenDigitRecognitionSystemBasedonNeuralNetwork 摘要随着社会的发展，生活中许多领域会产生大量手写数字数据需要处理，而且大部分需要人工输入计算机。针对生活中逐渐增多的手写数据信息，本文旨在利用所学知识设计一个手写体数字识别系统。对图像预处理的方法进行了研究，包括灰度转化、平滑去噪、图像分割等，预处理后的图像更适合识别，在此基础上，利用逐像素点特征提取法提取字符的特征作为识别依据；此外，还研究了BP（BackPropagation）神经网络模型的学习训练过程和反向传播算法。最终，设计

2024-12-24 约1.84万字 36页立即下载

基于OPENCV的手写数字识别系统开发【毕业作品】.docx 毕设业计（20届）基于OPENCV的手写数字识别系统开发学号职称所在学院专业班级学生姓名指导教师完成日期电子信息工程月所在学院专业班级学生姓名指导教师完成日期电子信息工程月年摘要数字识别作为现在计算机视觉技术的一个重要研究课题，有着它自己独特的功能。特别是在大规模数据的统计、金融领域、邮件的自动分拣以及手写文稿自动输入等诸多方面发挥巨大作用。但是手写数字识别由于其字形信息量小、字形相差不大、笔划顺序信息难于获取、数字变形大等特点又成为这一领域的一个具有挑战性的课题。这篇文章所要讲述的主要是处理手写数字并加以识别的一种一般办法。在实现识别的时候使用的是VisualC++6.0

2025-05-22 约2.48万字 10页立即下载

基于OPENCV的手写数字识别系统开发【毕业作品】.pdf 毕设业计（20届）基于OPENCV的手写数字识别系统开发所在学院专业班级电子信息工程学生姓名学号指导教师职称完成日期年月摘要数字识别作为现在计算机视觉技术的一个重要研究课题，有着它自己独特的功能。特别是在大规模数据的统计、金融领域、邮件的自动分拣以及手写文稿自动输入等诸多方面发挥巨大作用。但是手写数字识别由于其字形信息量小、字形相差不大、笔划顺序信息难于获取、数字变形大等特点又成为这一领域的一个具有挑战性的课题。这篇文章所要讲述的主要是处理手写数字并加以识别的一种一般办法。在实现识别的时候使用的是VisualC++6.0作为软件平台，结合现在图像处理领域比较流

2025-06-09 约3.46万字 40页立即下载

基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现（毕业论文）.doc PAGE 中南大学本科生毕业论文（设计）题目基于神经网络的手写数字 识别系统的设计与实现目录 TOC \o 1-3 \h \z \u HYPERLINK \l _Toc 摘要 Ⅰ HYPERLINK \l _Toc ABSTRACT Ⅱ HYPERLINK \l _Toc 第一章绪论 PAGEREF _Toc \h 1 HYPERLINK \l _Toc 1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 PAGEREF _Toc \h 1 HYPERLINK \l _Toc 1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 P

2018-08-18 约3.74万字 48页立即下载

基于深度学习的手写数字识别系统设计与实现代码大全.doc PAGE PAGE3 目录 TOC\o1-1\h\u17391基于深度学习的手写数字识别系统设计与实现 1 195241．1题目的主要研究内容 1 254471．2题目研究的工作基础或实验条件 1 128741．3数据集描述 1 232131．4特征提取过程描述 2 277911．5分类过程描述 3 305241．6主要程序代码 3 127771．7运行结果及分析 8 PAGE PAGE3 基于深度学习的手写数字识别系统设计与实现 1．1题目的主要研究内容要让计算机能够识别出来图

2025-04-29 约8.81千字 10页立即下载

自由手写体数字识别系统设计.doc 自由手写体数字识别系统的设计与实现戴建辉信息科学与工程学院，电子信息工程系指导老师：吴谨摘要：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。关键词：手写体数字；预处理；模式识别；特征提取 Abstrct： This paper

2016-03-10 约6.87千字 9页立即下载

自由手写体数字识别系统的设计与实现讲述.doc 自由手写体数字识别系统的设计与实现摘要：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。关键词：手写体数字；预处理；模式识别；特征提取 Abstrct： This paper describes and designs a f

2017-04-06 约字 9页立即下载