【手写数字识别】基于Lenet网络实现手写数字识别附matlab代码
【手写数字识别】基于Lenet网络实现手写数字识别附matlab代码
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博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。
1 内容介绍
当今社会，人工智能得到快速发展，而模式识 别作为人工智能的一个重要应用领域也得到了飞 速发展，它利用计算机通过计算的方法根据样本的 特征对样本进行分类，其中的光学字符识别技术受 到广大研究学者的青睐。手写数字识别是光学字 符识别技术的一个分支，主要研究如何利用电子计 算机自动辨认人手写在纸上的阿拉伯数字。现阶 段手写数字识别的主要研究方法有统计、聚类分析 和神经网络。 最小距离分类算法是模式识别中较传统、简单 的方法之一，但是对手写字体适应性不高 ［ 1 ］ 。 K 最 近邻算法（ KNN ）是一种基于统计学的分类算法，最 早于 1968 年由 Cover 和 Hart 提出，作为最简单的机 器学习方法，理论上研究已比较成熟 ［ 2 ］ 。支持向量 机（ SVM ）是由 Corinna Cortes 和 Vapnik 等于 1995 年 首先提出的，该算法有很好的泛化能力与学习能 力，以结构风险最小化为目标，所求得的解是全局 最优解，克服 “ 维数灾难 ” 问题，大大增加效率 ［ 3 ］ 。 BP （ back propagation ）神经网络是 1986 年由 Rumel⁃ hart 和 McCelland 为首的科学家小组提出的，作为 一种多层前馈网络，是在误差逆传播的基础上建立 的 ［ 4 ］ ，常与梯度下降法等最优化方法结合使用。 BP 神经网络算法是一种有监督的训练方法，且激活函 数为非线性可导的 ［ 5 ］ 。以上这些传统的识别方法 对复杂分类问题的数学函数表示能力以及网络的 泛化能力有限，往往达不到高精度识别的要求 ［ 6 ］ 。 卷积神经网络（ CNN ）最初由美国学者 Cun 等提出， 是一种层与层之间局部连接的深度神经网络 ［ 7 ］ ，需 要经过信息的正反向传递。因为 CNN 的局部连 接、权值共享及池化操作等特性， CNN 可以有效降 低网络的复杂度和减少训练参数的数目 ［ 8 ］ 。 近年来，由于神经网络具有推广能力、记忆力、 非线性和自学习能力以及高速运算能力 ［ 9 ］ ，所以卷 积神经网络被广泛用于手写数字识别。 LeNet-5 模 型作为一种典型的用来识别数字的卷积神经网络 不断地被优化改进。本课题即在 LeNet-5 模型的基础上，利用 MNIST 字符库，通过改变样本训练方式，从而获得一种更高效准确的手写数字信息自动 识别方法。
2 仿真代码
function layer1_mp = max_pool( layer1 )
[H,W,C] = size(layer1);
col_odd = 1:2:W;
col_even = 2:2:W;
row_odd = 1:2:H;
row_even = 2:2:H;
f1 = layer1(row_odd,col_odd,:);
f2 = layer1(row_odd,col_even,:);
f3 = layer1(row_even,col_odd,:);
f4 = layer1(row_even,col_even,:);
layer1_mp = zeros(size(f4));
for c = 1:C
max_val1 = max(f1(:,:,c),f2(:,:,c));
max_val2 = max(f3(:,:,c),f4(:,:,c));
max_val = max(max_val1,max_val2);
layer1_mp(:,:,c) = max_val;
end
end
3 运行结果
4 参考文献
[1]梅妍玭, 廖倩, 邵万灵. 基于LeNet神经网络的手写数字识别技术研究[J]. 新技术新工艺, 2020(6):3.
[2]丁娇, 丛爽, 林文瑞,等. MATLAB环境下LeNet网络的手写数字识别.
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