最新dip課程設(shè)計報告(存儲版)
【正文】 。logsig39。 = 39。[net,tr] = train(net,P,T)。在老師的指導(dǎo)下我通過對代碼進行分析提高了編程能力，但是涉及一些比較細(xì)致的參數(shù)設(shè)置還沒有深入地研究過，有待提高。 P = alphabet。{2,1} = {2,1}*。S2=10。 lett((t1)*5+t2)=sum(Atemp)。while (sum(bw(:,tB))==y2temp) x2=x21。y2=y2temp。for t = 1:5 Ic2((t1)*10+1:t*10,:) = sortrows(Ic2((t1)*10+1:t*10,:),4)。 Ibox = []。square39。 開始讀入需要識別數(shù)字的圖像將圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像將灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像圖像分割預(yù)處理模塊特征提取進行數(shù)字的識別和比對圖2：手寫阿拉伯?dāng)?shù)字識別系統(tǒng)的流程圖由于掃描輸入的圖像一般為RGB格式，預(yù)處理首先需要將其轉(zhuǎn)化為二值化的圖像，即只包含“0”、“1”的矩陣形式。通過對各個區(qū)域標(biāo)注及各個區(qū)域起點坐標(biāo)和區(qū)域范圍（包括寬度和高度）的確定來截取字符， 所用函數(shù)為imcrop，最后調(diào)用函數(shù)imresize對圖像進行歸一化處理。這些輸出值由于連接權(quán)不同而被放大、衰減或抑制。BP算法的基本思想是，學(xué)習(xí)過程由信號的正向傳播與誤差的反向傳播兩個過程組成。有一種定義是：“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是生理學(xué)上的真實人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和功能，以及若干基本特征的某種理論抽象，簡化和模擬而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)?！稊?shù)字圖像處理》課程設(shè)計報告——手寫阿拉伯?dāng)?shù)字的識別課程設(shè)計目的1)、 提高分析問題、解決問題的能力，進一步鞏固數(shù)字圖像處理系統(tǒng)中 的基本原理與方法。 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificia Neural Network）至今還沒有一個比較科學(xué)和權(quán)威的定義。 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念 BP（Back Propagation）網(wǎng)絡(luò)又叫誤差反向傳播網(wǎng)絡(luò)，是由美國加利福尼亞大學(xué)的PDP小組提出的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，實現(xiàn)了Minsky和Papert認(rèn)為不能實現(xiàn)的多層網(wǎng)絡(luò)的設(shè)想。BP網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)如圖1所示，網(wǎng)絡(luò)由不同層次的節(jié)點集合組成，每一層節(jié)點的輸出送到下一層節(jié)點。用函數(shù)regionprops來度量圖像區(qū)域?qū)傩裕?包括屬性BoundingBox（ 表示各標(biāo)注區(qū)域的最小矩形） 和Centroid（表示各區(qū)域的質(zhì)心）?；贐P神經(jīng)
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