基于LeNet的手写汉字识别(caffe)

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基于LeNet的手写汉字识别(caffe)

我假设已经成功编译caffe,如果没有,请参考http://caffe.berkeleyvision.org/installation.html 在本教程中,我假设你的caffe安装目录是CAFFE_ROOT 一.数据准备首先,你需要从MNIST网站下载mnist数据,并转换数据格式.可以通过执行以下命令来实现 cd $CAFFE_ROOT ./data/mnist/get_mnist.sh ./examples/mnist/create_mnist.sh 如果显示没有安装wget或者gunz…

<脱机手写汉字识别若干关键技术研究>

脱机手写汉字识别若干关键技术研究对于大字符集识别问题,一般采用模板匹配的算法,主要是因为该算法比较简单,识别速度快.但直接的模板匹配算法往往无法满足实际应用中对识别精度的需求.为此任俊玲编著的<脱机手写汉字识别若干关键技术研究>在模板匹配算法的基础上,结合统计分析和统计信号处理的原理,对脱机手写汉字识别算法以及相关问题进行了研究,力求在基本不降低识别速度的基础上较大地提高识别的精度. 内容简介书籍计算机书籍<脱机手写汉字识别若干关键技术研究>从脱机手写汉字识别为大类别数模式识别…

基于LeNet网络的中文验证码识别

基于LeNet网络的中文验证码识别由于公司需要进行了中文验证码的图片识别开发,最近一段时间刚忙完上线,好不容易闲下来就继上篇<基于Windows10 x64+visual Studio2013+Python2.7.12环境下的Caffe配置学习 >文章,记录下利用caffe进行中文验证码图片识别的开发过程.由于这里主要介绍开发和实现过程,CNN理论性的东西这里不作为介绍的重点,遇到相关的概念和术语请自行研究.目前从我们训练出来的模型来看,单字识别率接近96%,所以一个四字验证码的准确率大概8…

【Caffe 测试】Training LeNet on MNIST with Caffe

Training LeNet on MNIST with Caffe We will assume that you have Caffe successfully compiled. If not, please refer to the Installation page. In this tutorial, we will assume that your Caffe installation is located at CAFFE_ROOT. Prepare Datasets You w…

基于Python使用SVM识别简单的字符验证码的完整代码开源分享

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1 概述基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预…

基于FPGA的肤色识别算法实现

大家好,给大家介绍一下,这是基于FPGA的肤色识别算法实现. 我们今天这篇文章有两个内容一是实现基于FPGA的彩色图片转灰度实现,然后在这个基础上实现基于FPGA的肤色检测算法实现. 将彩色图像转化为灰度的方法有两种,一个是令RGB三个分量的数值相等,输出后便可以得到灰度图像,另一种是转化为YCbCr格式,将Y分量提取出来,YCbCr格式中的Y分量表示的是图像的亮度和浓度所以只输出Y分量,得到的图像就是灰度图像了.我在这里选择第二种方法实现. YCBCr是通过有序的三元组来表示的,三元由Y(Lu…