CNN提供在线手写中文识别服务。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
cnn手写中文识别网站是利用Python和Flask构建的，它首先从网页上的写字活动中捕获鼠标手写的汉字，随后经过编码处理后，将这些字符传输至后端。后端系统会对这些字符进行图片裁剪处理，再将其输入到CNN手写中文识别模型中进行识别。最后，借助PIL库，系统成功地处理了包含超过50,000个汉字的庞大数据集，其中常用的汉字数量为3,755个。该项目主要集中于对这3,755个常见汉字的识别工作。具体而言，数据集来源于北京邮电大学模式识别实验室发布的HCL2000数据库，这是一个目前规模最大、离线手写汉字库，包含了1,000名不同书写者的样本。除了汉字样本之外，该数据库还包含一个详细的书写者信息库，记录了每个书写者的年龄、职业以及文化程度等相关信息，这些数据将被用于研究影响汉字书写的各种因素。目前，该数据库是免费开放的供公众使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

CNN手写中文识别系统

优质

CNN手写中文识别系统是一款基于卷积神经网络技术的手写汉字识别工具，能够高效准确地辨识各种笔迹风格的汉字。 cnn_handwriting_chinese_recognition 是一个使用 Python 和 Flask 构建的网站，用户可以在网页上手写汉字并通过鼠标将这些手写的汉字传回后台进行处理。通过图片裁剪等预处理步骤后，系统会利用 CNN 模型对手写汉字进行识别，并最终输出结果。该模型主要针对常见的 3,755 个常用汉字进行了训练和优化。数据集方面，北京邮电大学模式识别实验室发布的 HCL2000 数据库是一个重要的资源。HCL2000 是目前最大的脱机手写汉字数据库之一，包含了由1,000名不同书写者提供的大量样本，并且每个书写者的年龄、职业和文化程度等信息也被详细记录下来，以供研究使用。

CNN用于手写数字识别

优质

本项目采用卷积神经网络(CNN)对MNIST数据集中的手写数字进行分类与识别，实现高精度的手写数字辨识系统。一个简单的CNN程序用于识别十种手写体数字。

CNN手写识别演示示例

优质

本示例展示了CNN（卷积神经网络）在手写数字和字母识别中的应用，通过深度学习技术实现高效准确的手写字符辨识。 CNN手写识别演示使用了MatConvNet工具箱，在MATLAB 2015以下版本中可能会出现问题。

CNN及BP在MNIST手写数字识别中的应用.7z

优质

本研究探讨了卷积神经网络（CNN）与批处理规范化（BP）技术在经典MNIST手写数字数据集上的应用效果，展示了该组合在提升模型准确性和训练效率方面的优势。由于MATLAB版本的问题，有的同学下载之后可能遇到错误。请注意，并不能保证所有版本都能正常运行，特别是包含BP和CNN程序的版本。此外，这些代码不依赖任何外部库，并且包含了MNIST数据集。使用BP网络可以达到98.3%的识别率，而采用CNN则可实现高达99%的识别精度。不过需要注意的是，执行CNN计算时会比较耗时。关于如何理解和运行CNN程序的信息可以在相关技术博客或文档中找到详细说明。

PyTorch CNN中文手写汉字识别(HWDB数据集).zip

优质

本资源提供基于PyTorch框架的手写汉字识别模型构建教程及代码示例，采用CNN深度学习算法，并使用HWDB数据集进行训练与测试。【项目说明】 1. 该项目为团队成员近期最新开发成果，包含完整的代码及详尽的资料文档。 2. 上载的源码经过严格测试，功能完善且可正常运行，请放心下载使用！ 3. 本项目适用于计算机相关专业（包括但不限于人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等）的学生、教师以及科研工作者。无论是作为毕业设计、课程作业还是初期项目的演示均可参考借鉴，同时也适合编程新手学习进阶。 4. 对于有一定基础的用户来说，在现有代码基础上进行修改以实现其他功能是完全可行的，并且可以直接用于学术项目或实际工作中。 5. 若在配置和运行过程中遇到问题，可寻求远程指导帮助解决。 6. 欢迎下载并交流使用经验，共同学习进步！

USPS手写数字识别库在美国邮政服务中的应用

优质

本项目介绍USPS手写数字识别库在提升美国邮政系统效率和准确性方面的作用，通过深度学习技术自动辨识地址信息。美国邮政服务USPS提供了一个手写数字识别库，该库包含16×16像素的灰度图像，共有9298个手写数字样本。对于进行迁移学习（Transfer Learning）、连续学习（Life Long learning）等研究来说，这是一个除了MNIST之外非常实用的数据集。

基于CNN的MNIST手写数字识别_CNN_MNIST_CNN手写字符识别_

优质

本文介绍了一种使用卷积神经网络（CNN）对MNIST数据集中的手写数字进行高效准确识别的方法。通过深度学习技术，模型能够自动提取图像特征，从而实现高精度的手写字符分类和识别任务。在TensorFlow框架下使用CNN进行MNIST手写字符识别。

CNN的手写数字识别系统

优质

本项目为基于CNN（卷积神经网络）的手写数字识别系统，旨在准确高效地识别手写的数字图像。通过训练大量样本数据，模型能够精准预测新的手写数字。随着人工智能与机器学习技术的迅速发展，图像识别已经成为其中的关键领域之一。手写数字识别作为图像识别的一个子集，在银行票据处理、教育考试评分等多个行业得到了广泛应用。本次软件开发实训的目标是构建一个高效且准确的手写数字识别系统。该系统采用深度学习算法，尤其是卷积神经网络（CNN）来进行模型的建立和训练。用户可以上传手写的数字图片，经过预处理、特征提取及分类识别等步骤后，最终得到识别结果。

手写体识别_Matlab_手写体_手写体识别技术在Matlab中的应用_

优质

本项目探讨了手写体识别技术，并详细展示了如何使用Matlab实现手写体字符的识别。通过分析和实验，旨在提升手写体识别准确率与效率。手写体在MATLAB中的识别算法以及图片的预处理方法。