【MATLAB图像处理实用案例详解(16)】——利用概念神经网络实现手写体数字识别

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了【MATLAB图像处理实用案例详解(16)】——利用概念神经网络实现手写体数字识别。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、问题描述

手写体数字属于光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)的范畴,但分类的分别比光学字符识别少得多,主要只需识别共10个字符。

使用概率神经网络作为分类器,对64*64二值图像表示的手写数字进行分类,所得的分类器对训练样本能够取得100%的正确率,训练时间短,比BP神经网络快若干个数量级。

二、概念神经网络实现手写体数字识别原理

第一步是对图像进行预处理
其次,将整张图像分割为单个数字图像,这也是数字识别的难点之一
对其进行特征提取 。
选择一个有效的分类器模型 。这里采用概率神经网络。
具体流程图如下:
【MATLAB图像处理实用案例详解(16)】——利用概念神经网络实现手写体数字识别
样本采用1000幅64*64的二值图像。
概率神经网络的判定边界接近于贝叶斯最佳判定面,网络的计算流程与最大后验概率准则极为类似。
测试的流程图如下:
【MATLAB图像处理实用案例详解(16)】——利用概念神经网络实现手写体数字识别

三、算法步骤

3.1 数据输入

1000章图像被放在名为digital_pic的子目录中,其中数字i的第j张图像文件名为i_j.bmp,为三位宽度的整数。数据输入封装函数如下:

function I = getPicData()
% getPicData.m
% 读取digital_pic目录下的所有图像
% output:
% I : 64 * 64 * 1000, 包含1000张64*64二值图像

I = zeros(64,64,1000);
k = 1;

% 外层循环:读取不同数字的图像
for i=1:10
    % 内层循环: 读取同一数字的100张图
    for j=1:100
        file = sprintf('digital_pic\\%d_%03d.bmp', i-1, j);
        I(:,:,k) = imread(file);
        
        % 图像计数器
        k = k + 1;
    end
end

3.2 特征提取

进行特征提取前进行去噪处理。特征提取的函数为[Feature,bmp,flag]=getFeature(A),该函数接受一个64*64二值矩阵输入,返回的Feature为长度为14的特征向量。特征提取的封装代码如下:

function [Feature,bmp,flag]=getFeature(A)
% getFeature.m
% 提取64*64二值图像的特征向量
% input:
% A: 64*64矩阵
% output:
% Feature: 长度为14的特征向量
% bmp    : 图像中的数字部分
% flag   : 标志位,表示数字部分的宽高比

% 反色
A = ones(64) - A;

% 提取数字部分
[x, y] = find(A == 1);

% 截取图像中的数字部分
A = A(min(x):max(x),min(y):max(y));  

% 计算宽高比和标志位
flag = (max(y)-min(y)+1)/(max(x)-min(x)+1);
if flag < 0.5
    flag = 0;
elseif flag >=0.5 && flag <0.75
    flag = 1;
elseif flag >=0.75 && flag <1
    flag = 2;
else
    flag = 3;
end

% 重新放大,将长或宽调整为64
rate = 64 / max(size(A));
% 调整尺寸
A = imresize(A,rate);  
[x,y] = size(A);

% 不足64的部分用零填充
if x ~= 64
    A = [zeros(ceil((64-x)/2)-1,y);A;zeros(floor((64-x)/2)+1,y)];
end;
if y ~= 64
    A = [zeros(64,ceil((64-y)/2)-1),A,zeros(64,floor((64-y)/2)+1)];
end

%% 三条竖线与数字字符的交点个数  F(1)~F(3)
% 1/2 竖线交点数量
Vc = 32;
F(1) = sum(A(:,Vc));

% 1/4 竖线交点数量
Vc = round(64/4);
F(2) = sum(A(:,Vc));

% 3/4 竖线交点数量
Vc = round(64*3/4);
F(3) = sum(A(:,Vc));

%% 三条横线与数字字符的交点个数 F(4)~F(6)
% 1/2 水平线交点数量
Hc = 32;
F(4) = sum(A(Hc,:));

% 1/3 水平线处交点数量,
Hc = round(64/3);
F(5) = sum(A(Hc,:));
 
% 2/3水平线处交点数量
Hc = round(2*64/3);
F(6) = sum(A(Hc,:));
 
%% 两条对角线的交点数量
% 主对角线交点数,
F(7) = sum(diag(A));

% 次对角线交点数
F(8) = sum(diag(rot90(A)));

%% 小方块

% 右下角1/2小方块中的所有点
t = A(33:64,33:64);
F(9) = sum(t(:))/10;

% 左上角1/2小方块中的所有点
t = A(1:32,1:32);
F(10) = sum(t(:))/10;

% 左下角方块中的所有点
t = A(1:32,33:64);
F(11) = sum(t(:))/10;

% 右上角方块中的所有点
t = A(33:64,1:32);
F(12) = sum(t(:))/10;

% 垂直方向1/3~2/3部分的所有像素点
t = A(1:64,17:48);
F(13) = sum(t(:))/20;

% 水平方向1/3~2/3部分的所有像素点
t = A(17:48,1:64);
F(14) = sum(t(:))/20;

Feature = F';
bmp = A;

3.3 模型训练

使用newpnn函数创建概率神经网络:

net = newpnn(x, ind2vec(label'));

3.4 测试

测试时,首先使用原有训练数据进行测试,再对读入的图像添加一定强度的噪声,观察算法的抗干扰性能:

I1 = I;
% 椒盐噪声的强度
nois = 0.2;
fea0 = zeros(14, 1000);
for i=1:1000
    tmp(:,:,i) = I1(:,:,i);
    % 添加噪声
    tmpn(:,:,i) =  imnoise(double(tmp(:,:,i)),'salt & pepper', nois);
%     tmpn(:,:,i) =  imnoise(double(tmp(:,:,i)),'gaussian',0, 0.1);
    % 中值滤波
    tmpt = medfilt2(tmpn(:,:,i),[3,3]);
    % 提取特征向量
    t = getFeature(tmpt);
    fea0(:,i) = t(:);
end

% 归一化
fea = mapminmax('apply',fea0, se);
% 测试
tlab0 = net(fea);
tlab = vec2ind(tlab0);

% 计算噪声干扰下的正确率
rat = sum(tlab' == label) / length(tlab);
fprintf('带噪声的训练样本测试正确率为\n  %d%%\n', round(rat*100));

四、运行结果

训练过程如下:
【MATLAB图像处理实用案例详解(16)】——利用概念神经网络实现手写体数字识别
可以发现,训练过程比BP神经网络快很多。


如果需要源代码,可以参考资源:https://download.csdn.net/download/didi_ya/87739029。
制作不易,如果对你有所帮助,记得点个赞哟~文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-457750.html

到了这里,关于【MATLAB图像处理实用案例详解(16)】——利用概念神经网络实现手写体数字识别的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包