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C#中调用Matlab人工神经网络算法实现手写数字识别

原作者: [db:作者] 来自: [db:来源] 收藏 邀请
  • 手写数字识别实现

设计技术参数：通过由数字构成的图像，自动实现几个不同数字的识别，设计识别方法，有较高的识别率

关键字：二值化  投影  矩阵  目标定位  Matlab                                                              

手写数字图像识别简介：

手写阿拉伯数字识别是图像内容识别中较为简单的一个应用领域，原因有被识别的模式数较少（只有0到9，10个阿拉伯数字）、阿拉伯数字笔画少并且简单等。手写阿拉伯数字的识别采用的方法相对于人脸识别、汉字识别等应用领域来说可以采用更为灵活的方法，例如基于规则的方法、基于有限状态自动机的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法等。本文的开始部分先对手写阿拉伯数字识别的整个处理流程进行论述，而这个流程也可以用于图像中其他模式的识别。当然这个处理流程也不是唯一的，可以根据不同的模式识别应用场景进行与之不同的预处理流程。

手写数字图像识别的主要流程：

第一步：对源图像进行黑白二值化处理；0数字的二值化（左）和1的二值化处理（右）

第二步：将图像在水平方向上和竖直方向上进行投影，这样通过投影图形就可以区分1和0的特征；

第三步：用投影计算出区域的横纵坐标，将其分为九份。定位出数字所在图像中的位置，提取该部分进行分析。

第四步：数字0和1的特征比较与识别

在0和一的比较中发现，在分成的九个区域的中间区域，0中间区域灰度为0，1中间区域灰度为1。

  • 人工神经网络

人类之所以能够思考，学习，判断，大部分都要归功于人脑中复杂的神经网络。虽然现在人脑的机理还没有完全破译，但是人脑中神经元之间的连接，信息的传递都已为人所知晓。于是人们就想能否模拟人脑的功能用于解决其他问题，这就发展出人工神经网络。
人工神经网络（artificial neural network，缩写ANN），是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具，常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模，或用来探索数据的模式。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称“神经元”，或“单元”）和之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重（weight），这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。

  • samples

 

 

  • 识别流程

 

流程如图，首先要对数据进行处理，这个主要是批量读取图片和特征提取的过程，特征提取的方法很多，这里只挑选最简单的来实现，然后是训练出一个神经网络的模型，最后用测试数据进行测试。为了方便，这里的神经网络的创建，训练和测试采用Matlab函数来实现。

  • 构造标签

要构造出适合神经网络的标签，在这个例子中有10个类，若为某个标签，那么这个位置的值为1，其余为0。

  • Matlab实现代码

数字特征提取部分

featureextract.m

 

% featureextract  数字特征提取部分

clear;

clc;

% global定义全局变量P T,by:chen

global P T;

 

I = imread('0.bmp');

% 读入数字图片，为个人用画图板制作的图片

p(1,:)=inputvar(I);

% inputvar(x)函数为特征提取函数,对第一个0样本的图片进行特征提取

 

%I = imread('00.bmp');

I = imread('cccc0.bmp');

p(2,:)=inputvar(I);

% 读入第二个关于字符0的样本

 

I = imread('000.bmp');

p(3,:)=inputvar(I);

 

I = imread('0000.bmp');

p(4,:)=inputvar(I);

 

I = imread('1.bmp');

p(5,:)=inputvar(I);

 

%I = imread('11.bmp');

I = imread('cc15.bmp');

p(6,:)=inputvar(I);

 

I = imread('111.bmp');

p(7,:)=inputvar(I);

 

I = imread('1111.bmp');

p(8,:)=inputvar(I);

 

I = imread('2.bmp');

p(9,:)=inputvar(I);

 

I = imread('22.bmp');

p(10,:)=inputvar(I);

 

%I = imread('222.bmp');

I = imread('cccc2.bmp');

p(11,:)=inputvar(I);

 

I = imread('2222.bmp');

p(12,:)=inputvar(I);

 

%I = imread('3.bmp');

I = imread('cccc3.bmp');

p(13,:)=inputvar(I);

 

I = imread('33.bmp');

p(14,:)=inputvar(I);

 

I = imread('333.bmp');

p(15,:)=inputvar(I);

 

I = imread('3333.bmp');

p(16,:)=inputvar(I);

 

I = imread('4.bmp');

%I = imread('cc444.bmp');

p(17,:)=inputvar(I);

 

I = imread('44.bmp');

p(18,:)=inputvar(I);

 

I = imread('444.bmp');

p(19,:)=inputvar(I);

 

%I = imread('4444.bmp');

I = imread('cc444.bmp');

p(20,:)=inputvar(I);

 

%I = imread('5.bmp');

I = imread('cccc5.bmp');

p(21,:)=inputvar(I);

 

I = imread('55.bmp');

p(22,:)=inputvar(I);

 

I = imread('555.bmp');

p(23,:)=inputvar(I);

 

I = imread('5555.bmp');

p(24,:)=inputvar(I);

 

I = imread('6.bmp');

p(25,:)=inputvar(I);

 

I = imread('66.bmp');

p(26,:)=inputvar(I);

 

I = imread('666.bmp');

p(27,:)=inputvar(I);

 

I = imread('6666.bmp');

p(28,:)=inputvar(I);

 

I = imread('7.bmp');

p(29,:)=inputvar(I);

 

I = imread('77.bmp');

p(30,:)=inputvar(I);

 

I = imread('777.bmp');

p(31,:)=inputvar(I);

 

I = imread('7777.bmp');

p(32,:)=inputvar(I);

 

I = imread('8.bmp');

p(33,:)=inputvar(I);

 

I = imread('88.bmp');

p(34,:)=inputvar(I);

 

I = imread('888.bmp');

p(35,:)=inputvar(I);

 

I = imread('8888.bmp');

p(36,:)=inputvar(I);

 

I = imread('9.bmp');

p(37,:)=inputvar(I);

 

I = imread('99.bmp');

p(38,:)=inputvar(I);

 

I = imread('999.bmp');

p(39,:)=inputvar(I);

 

I = imread('9999.bmp');

p(40,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test0.bmp');

p(41,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test00.bmp');

p(42,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test1.bmp');

p(43,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test11.bmp');

p(44,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test2.bmp');

p(45,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test22.bmp');

p(46,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test3.bmp');

p(47,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test33.bmp');

p(48,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test4.bmp');

p(49,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test44.bmp');

p(50,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test5.bmp');

p(51,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test55.bmp');

p(52,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test6.bmp');

p(53,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test7.bmp');

p(54,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test8.bmp');

p(55,:)=inputvar(I);

 

I = imread('test9.bmp');

p(56,:)=inputvar(I);

 

P = p;

% 输入的训练与测试样本集

T = [0 0 0 0;

    0 0 0 0;

    0 0 0 0;

    0 0 0 0;

    0 0 0 1;

    0 0 0 1;

    0 0 0 1;

    0 0 0 1;

    0 0 1 0;

    0 0 1 0;

    0 0 1 0;

    0 0 1 0;

    0 0 1 1;

    0 0 1 1;

    0 0 1 1;

    0 0 1 1;

    0 1 0 0;

    0 1 0 0;

    0 1 0 0;

    0 1 0 0;

    0 1 0 1;

    0 1 0 1;

    0 1 0 1;

    0 1 0 1;

    0 1 1 0;

    0 1 1 0;

    0 1 1 0;

    0 1 1 0;

    0 1 1 1;

    0 1 1 1;

    0 1 1 1;

    0 1 1 1;

    1 0 0 0;

    1 0 0 0;

    1 0 0 0;

    1 0 0 0;

    1 0 0 1;

    1 0 0 1;

    1 0 0 1;

    1 0 0 1

    0 0 0 0

    0 0 0 0

    0 0 0 1

    0 0 0 1

    0 0 1 0

    0 0 1 0

    0 0 1 1

    0 0 1 1

    0 1 0 0

    0 1 0 0

    0 1 0 1

    0 1 0 1

    0 1 1 0

    0 1 1 1


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