手写数字识别

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基于Conv-Res-LSTM的空中手写数字识别
《传感器与微系统》2025年第4期83-87,共5页刘伎昭 王昭发 姜辉 
河南省科技攻关计划项目(232102210134);中原工学院“学科骨干教师支持计划”项目(GG202417)。
针对现有基于声波感知的手写数字识别方案中,一般直接将多普勒频移对应的时频图作为图片输入卷积神经网络(CNN)进行特征提取,对时序特征提取不足导致识别准确率较低的问题,提出了一种结合CNN和长短时记忆(LSTM)网络的卷积残差(Conv-Res)...
关键词：手写数字识别 多普勒频移 时频图 长短时记忆网络 
数字模板特征的手写数字识别系统设计
《武夷学院学报》2025年第3期43-47,共5页李建森 李紫阳 郭文俊 
安徽省教育厅自然科学重点项目(2023AH051371);安徽省创新型省份建设补助资金专项资助项目(2020xzx004);国家级大学生创新创业训练计划项目(202310375055)。
开发一种手写数字识别系统,首先需要准备一个数据集,将其分成训练集和测试集两部分;其次利用训练集去训练数字模板特征,构建数字模板特征库,用于后续的图像处理和识别;最后使用模板匹配方法对测试集进行识别,将测试集中的图像与数字模...
关键词：手写数字识别 数据集 数字模板特征 模板匹配 
基于深度卷积网络在MNIST中生成图像识别模型的研究
《科学与信息化》2025年第6期89-91,共3页罗昕 马晨曦 
本文综述了国内外人工神经网络和卷积神经网络的发展历程和研究成果,重点探讨了卷积神经网络在手写数字识别中的应用。基于经典卷积神经网络模型,本文构建了多个不同大小特征抽取过滤器的卷积神经网络模型,通过实验调整参数,选择出识别...
关键词：卷积神经网络(CNN) 手写数字识别 深度学习 
基于卷积神经网络的MNIST手写数字识别优化研究
《计算机应用文摘》2025年第3期81-83,86,共4页牟世桂 
文章旨在优化基于卷积神经网络的MNIST手写数字识别,通过引入残差连接、Dropout层、Batch Normalization层,以及优化算法与学习率调度器来提升模型性能。这些技术的综合应用旨在提高模型在数字识别任务中的精确度。其中,首先采用基于Res...
关键词：MNIST CNN ResNet 模型优化 DROPOUT 学习率衰减 
基于FPGA的手写数字识别系统设计
《电子设计工程》2024年第19期27-32,37,共7页张家炜 易艺 游骏 邝科兴 朱渊 王硕 
国家级大学生创新训练项目(202113644014)。
为了解决手写数字识别准确率不高的问题,设计了一种基于FPGA的手写数字识别系统。系统以Xilinx公司的Zynq-7020 FPGA为处理器,利用OV5640摄像头获取卷积神经网络训练完成的手写数字信息,并进行分析和处理,通过HDMI接口发送至液晶显示器...
关键词：深度学习 图像识别 FPGA 图像处理 Zynq 
基于卷积神经网络的手写数字识别系统
《信息产业报道》2024年第10期0155-0157,共3页崔凯雯 
卷积神经网络有着非常高的学习效率,现已被广泛应用于图像识别、人脸检测等各个领域。由于当图像有轻微位移, 扭曲或其他形式的变形时,卷积神经网络能减少误差,保持高度不变性,因此,卷积神经网络被广泛应用于手写数字识别,并且有 着较...
关键词：卷积神经网络 手写数字识别 特征提取 
基于卷积神经网络的手写数字识别技术研究
《安徽电子信息职业技术学院学报》2024年第3期1-5,共5页余国庆 杨燕婷 宗兆星 刘光宇 赵恩铭 周豹 
海洋智能装备与系统教育部重点实验室开放基金项目“基于深度CNN的海底废弃物识别技术”(MIES-2023-02);云南省教育厅科学研究基金项目“基于Radon变换和特征空间决策的海洋目标检测”(2024Y855);云南省教育厅科学研究基金项目“基于水下声传播特性的洱海水质监测技术研究”(2024Y851)。
手写数字识别与我们的生活和工作息息相关,传统的人工判断手写数字方式需要耗费大量精力,并且存在准确性不高和时效性不能保证的弊端。为解决这一问题,采用卷积神经网络方法来进行手写数字识别。首先将MNIST数据集划分为训练集与测试集...
关键词：LeNet-5卷积神经网络 手写数字识别 MNIST数据集 AlexNet卷积神经网络 
基于深度卷积神经网络的手写数字识别研究被引量：1
《智能计算机与应用》2024年第8期138-142,共5页谭琬滢 左珊珊 邱佩琳 李启锐 
广东石油化工学院大学生创新创业训练计划项目(73322156)。
为了进一步提高手写数字的识别准确率,基于深度卷积神经网络对识别过程进行了研究。采用PyTorch框架构建了一个手写数字识别模型;然后,使用MNIST数据集对模型进行训练以及实验测试。实验结果表明,提出的模型对手写数字识别准确率达到99....
关键词：卷积神经网络 手写数字识别 MNIST 深度学习 PyTorch 
基于PCA降维的MNIST手写数字识别优化
《现代信息科技》2024年第16期64-68,共5页田春婷 
甘肃省教育厅高校教师创新项目(2023A-205)。
PCA数据降维技术广泛应用于数据降维和数据的特征提取,可以很大程度上降低算法的计算复杂度,提升程序运行效率。文章将MNIST原始数据集和对原始数据集进行PCA降维处理之后的数据集作为样本,分别采用K-邻近算法、决策树ID3算法、SVC分类...
关键词：PCA降维 MNIST手写数字识别 K-邻近算法 决策树 SVC分类模型 集成学习 
基于手写数字识别APP的智能快递自提柜
《中国科技教育》2024年第S01期28-31,共4页刘梅 杨磊 
选题背景随着电子商务的繁荣,物流需求急剧增长,传统的人力配送方式已无法满足人们的需求。智能快递自提柜作为一种新型的物流末端配送方式,可以24小时不间断提供服务,用户可以根据自己的时间安排随时取件,从而节省了等待配送的时间。同...
关键词：手写数字识别 智能快递 电子商务 物流需求 人力成本 APP 配送方式 快递公司 
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