本文参考Yann LeCun的LeNet5经典架构,稍加ps得到下面适用于本手写识别的cnn结构,构造一个两层卷积神经网络,神经网络的结构如下图所示: 输入-卷积-pooling-卷积-pooling-全连接层-Dropout-Softmax输出 第一层卷积利用5*5的patch,32个卷积核,可以计算出32个特征.然后进行maxpooling.第二层卷积利用5*5的patch,64个卷积核,可以计算出64个特征.然后进行max pooling.卷积核的个数是我们自己设定,可以增加卷积核数目提高

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头採集字符图像.读取一帧保存为图像.然后对读取保存的字符图像,灰度化.二值化,在此基础上做倾斜矫正.对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取切割出单个字符.识别方法一是採用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比較,假设结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是採用BP神经网络训练.通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. keyword: 倾斜矫正.字符切

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

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https://cuijiahua.com/blog/2018/01/dl_3.html 一.前言 LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络. 本文将从卷积神经网络结构的基础说起,详细地讲解每个网络层. 论文下载:请到文章结尾处下载. 二.卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 在讲解LeNet-5之前,让我们先

在之前的TensorFlow学习笔记——图像识别与卷积神经网络(链接:请点击我)中了解了一下经典的卷积神经网络模型LeNet模型.那其实之前学习了别人的代码实现了LeNet网络对MNIST数据集的训练.而这篇文章是想自己完成LeNet网络来训练自己的数据集.LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类,下面记录一下自己学习的过程. 我的学习步骤分为以下四步: 1,温习LeNet-5的网络层 2,使用LeNet-5训练MNIST数据集 3,使用LeNet-5训练TFRecord格式的MNIST数据集

CNN综述文章 的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新 目录 摘要    1.引言    2.CNN基本组件        2.1 卷积层        2.2 池化层        2.3 激活函数        2.4 批次归一化        2.5 Dropout        2.6 全连接层

一.前言 LeNet-5出自论文Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition,是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络. 本文将从卷积神经网络结构的基础说起,详细地讲解每个网络层. 论文下载:请到文章结尾处下载. 二.卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 在讲解LeNet-5之前,让我们先看下CNN.卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息.LeNet-5是一个较简单的卷积神经

文字,一种信息记录的图像符号,千年来承载了太多的人类文明印记.OCR,一种自动解读这种图像符号的技术,一直以来都备受关注.尤其在信息时代的今天,数字图像纷繁复杂,如何便捷高效的获取其中的文字信息,更有着重要的时代意义.作为模式识别领域最为经典的研究热点之一,OCR经历了长时间的发展变化,各种新技术.新方法.新应用层出不穷. OCR技术的过去和现在: OCR(光学字符识别技术),是通过扫描仪或相机等光学输入设备获取纸张上的文字.图片信息,利用各种模式识别算法对文字的形态结构进行分析,形成相应的字符

一. LeNet-5 LeNet-5是一种用于手写体字符识别的非常高效的卷积神经网络. 卷积神经网络能够很好的利用图像的结构信息. 卷积层的参数较少,这也是由卷积层的主要特性即局部连接和共享权重所决定. LeNet-5共有7层,不包含输入,每层都包含可训练参数:每个层有多个Feature Map,每个FeatureMap通过一种卷积滤波器提取输入的一种特征,然后每个FeatureMap有多个神经元. 数据集:mnist train-images-idx3-ubyte 训练数据图像 (60,000

摘 要 在MATLAB环境下利用USB摄像头采集字符图像,读取一帧保存为图像,然后对读取保存的字符图像,灰度化,二值化,在此基础上做倾斜矫正,对矫正的图像进行滤波平滑处理,然后对字符区域进行提取分割出单个字符,识别方法一是采用模板匹配的方法逐个对字符与预先制作好的字符模板比较,如果结果小于某一阈值则结果就是模板上的字符:二是采用BP神经网络训练,通过训练好的net对待识别字符进行识别.最然后将识别结果通过MATLAB下的串口工具输出51单片机上用液晶显示出来. 关键字: 倾斜矫正,字符分割,模板

无论是之前学习的MNIST数据集还是Cifar数据集,相比真实环境下的图像识别问题,有两个最大的问题,一是现实生活中的图片分辨率要远高于32*32,而且图像的分辨率也不会是固定的.二是现实生活中的物体类别很多,无论是10种还是100种都远远不够,而且一张图片中不会只出现一个种类的物体.为了更加贴近真实环境下的图像识别问题,由李飞飞教授带头整理的ImageNet很大程度上解决了这个问题. ImageNet是一个基于WordNet的大型图像数据库,在ImageNet中,将近1500万图片被关联到了W

摘要: 本文是通过Keras实现深度学习入门项目——数字手写体识别,整个流程介绍比较详细,适合初学者上手实践. 对于图像分类任务而言,卷积神经网络(CNN)是目前最优的网络结构,没有之一.在面部识别.自动驾驶.物体检测等领域,CNN被广泛使用,并都取得了最优性能.对于绝大多数深度学习新手而言,数字手写体识别任务可能是第一个上手的项目,网络上也充斥着各种各样的成熟工具箱的相关代码,新手在利用相关工具箱跑一遍程序后就能立刻得到很好的结果,这时候获得的感受只有一个——深度学习真神奇,却没能真正了解整个

本教程创建一个小的神经网络用于手写字符的识别.我们使用MNIST数据集进行训练和测试.这个数据集的训练集包含60000张来自500个人的手写字符的图像,测试集包含10000张独立于训练集的测试图像.你可以参看本教程的Ipython notebook. 本节中,我们使用CNN的模型助手来创建网络并初始化参数.首先import所需要的依赖库. %matplotlib inline from matplotlib import pyplot import numpy as np import os i

最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解.所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解. 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别.它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式.文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项

什么是OCR? OCR英文全称是optical character recognition,中文叫光学字符识别.它是利用光学技术和计算机技术把印在或者写在纸上的 文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式.文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一, 而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项目了. 比如汉王OCR,百度OCR,阿里OCR等等,很多企业 都有能力都是拿OCR技术开始挣钱了.其实我们自己也能感受到,OCR技术确实也在改变着我们的生活:比如一个手机APP

注:此篇内容主要是综合整理了光学字符识别 和OCR技术系列之一]字符识别技术总览,详情见文末参考文献 什么是 OCR? OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别).简单来说是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式. 具体操作过程大致为电子设备(例如扫描仪或数码相机)检查纸上打印的字符,通过检测暗.亮的模式确定其形状,然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程:即,针对印刷体字符,采用光学的

最近入坑研究OCR,看了比较多关于OCR的资料,对OCR的前世今生也有了一个比较清晰的了解.所以想写一篇关于OCR技术的综述,对OCR相关的知识点都好好总结一遍,以加深个人理解. 什么是OCR? OCR英文全称是Optical Character Recognition,中文叫做光学字符识别.它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来,并转换成一种计算机能够接受.人又可以理解的格式.文字识别是计算机视觉研究领域的分支之一,而且这个课题已经是比较成熟了,并且在商业中已经有很多落地项

参考: http://blog.csdn.net/iamrichardwhite/article/details/51089199 一.神经网络的发展历史 五六十年代,提出感知机 八十年代,提出多层感知机,也就是神经网络,神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力. 但是,多层神经网络带来了一些问题: 优化函数越来越容易陷入局部最优解 梯度消失现象更加严重 06年,Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题,将隐含层推动到了7层,神经网络有了真正意义上的深度,解开了深度学习DNN的热潮.近期

opencv自带一个字符识别的例子,它的重点不是OCR字符识别,而主要是演示机器学习的应用.它应用的是UCI提供的字符数据(特征数据). DAMILES在网上发布了一个应用OpenCV进行OCR的例子, http://blog.damiles.com/2008/11/basic-ocr-in-opencv/. 这些例子都只能用于学习OpenCV或熟悉OCR的简单流程,因为它们与当前比较专业的OCR引擎的识别率相去甚远. 这里写下OpenCV下OCR的流程: 1. 特征提取 2. 训练 3. 识别