手写体数字识别系统的MATLAB实现

基于tensorflow的卷积神经网络数字手写体识别，包括手写体数据集、模型训练和测试代码、训练好的模型，可以直接识别自己制作预处理后的手写体数字。

读取手写数字0~9的图像，按照模板匹配方式完成手写数字的识别。环境：opencv3.4.4 + vs2015

mnist手写体的识别采用KNN算法,Java实现,60K训练集,10K测试集。代码主要包括读mnist数据集,KNN算法。

手写体数字的识别是人工智能识别系统中的重要组成部分。因个体手写数字的差异,现有识别系统准确率较低。基于TensorFlow深度学习框架完成手写体数字的识别及应用,首先建立TensorFlow深度学习框

数字识别源代码，包括图片预处理，分割，特征提取，以及数字识别等整个过程。-Numeralrecognitionsourcecode,includingtheimagepreprocessing,seg

在开源硬件(虚谷号,基于linux)上进行手写体数字识别(Mnist),采用keros,基于jupyter做的一个简单实验。

手写体数字识别论文及代码vc++论文讲述了手写体的基本过程运用了Bayes方法

用神经网络实现的数字识别，包括手写输入部分，非常实用

这里面包含整个基于神经网络深度学习 实现手写体识别项目,包括原始数据 训练数据 训练模型 测试数据等 总共是三个包

卷积神经网络实现minist手写体识别