基于MATLAB的手写数字图像识别（含图像数据集和源代码）

简介：
本项目利用MATLAB开发手写数字图像识别系统，包含大量训练数据集及完整源代码，适用于机器学习与模式识别课程教学及研究。 本课程设计旨在通过BP神经网络对手写的0-9数字图像进行分类识别，并获得高分成绩。图像数据存储在名为Img的文件夹内，每个数字类别包含55个样本，总共包括了550张手写数字图像。 使用MATLAB工具中的all_data.mat文件可以将所有图像数据加载到工作区中以便进一步处理。载入的数据是一个四维数组（900×1200×10×55），其中900x1200代表每幅图片的尺寸或分辨率，而数字“10”表示了从“0-9”的十个类别，最后的55则指每个类别的样本数量。 整个设计过程分为八个步骤：①加载图像数据；②裁剪掉不必要的信息；③进行特征选择与提取；④对特征进行预处理；⑤划分训练集和测试集；⑥网络训练阶段；⑦执行测试以评估性能表现；以及最后的用户验证环节。通过多次试验，该模型在各类别的分类准确率上均超过了95%。 代码中详细解释了每个步骤的操作，并附有注释帮助读者更好地理解BP神经网络的工作原理和实现细节。此外，在用户验证阶段还提供了交互界面供客户进行测试与反馈，鼓励有兴趣的读者在此基础上进一步开发出一个图形用户接口或API端口以完善课程设计成果。