贝叶斯算法手写数字识别
2016-08-23
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使用说明
第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别)
第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。
具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-“去噪”-“倾斜校正”-“分割”-“标准化尺寸”-“紧缩重排”。
注意,待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录,这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
第一步:训练网络。使用训练样本进行训练。(此程序中也可以不训练,因为笔者已经将训练好的网络参数保存起来了,读者使用时可以直接识别)
第二步:识别。首先,打开图像(256色);再次,进行归一化处理,点击“一次性处理”;最后,点击“R”或者使用菜单找到相应项来进行识别。识别的结果显示在屏幕上,同时也输出到文件result.txt中。
该系统的识别率一般情况下为90%。
此外,也可以单独对打开的图片一步一步进行图像预处理工作,但要注意,每一步工作只能执行一遍,而且要按顺序执行。
具体步骤为:“256色位图转为灰度图”-“灰度图二值化”-“去噪”-“倾斜校正”-“分割”-“标准化尺寸”-“紧缩重排”。
注意,待识别的图片要与win.dat和whi.dat位于同一目录,这两文件保存训练后网络的权值参数。
具体使用请参照书中说明。
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