基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统.doc
《基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统.doc（7页珍藏版）》请在冰点文库上搜索。
基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统
一、函数MouseDraw实现手写识别系统GUI界面的建立和鼠标手写的实现。
（使用时保存为MouseDraw.m）
functionMouseDraw（action）
%MouseDraw本例展示如何以HandleGraphics来设定滑鼠事件
%（MouseDrawEvents）的反应指令（Callbacks）
%本程序在鼠标移动非常快时，不会造成画“断线”
%global不能传矩阵
globalInitialXInitialYFigHandlehb2hb3hb4counthb5hb6hb7
count='E:
\im.jpg';
imSize=50;
ifnargin==0,action='start';
end
switch（action）
%%开启图形视窗
case'start',
FigHandle=figure（'WindowButtonDownFcn','MouseDrawdown','DeleteFcn','savebpnet'）;
axis（[1imSize1imSize]）;%设定图轴范围%
set（gca,'Position',[.25.20.7.7]）;
axisoff;
gridoff;
boxon;%将图轴加上图框
title（'手写体输入窗'）;
tryevalin（'base','loadbpnet'）
catch
evalin（'base','bpgdtrain'）;
end
%%fprintf（'start'）;
%%设定滑鼠按钮被按下时的反应指令为「MouseDrawdown」
%set（gcf,'WindowButtonDownFcn','MouseDrawdown'）;
hb1=uicontrol（'Parent',FigHandle,'Units','Normalized',...
'Position',[.3.01.13.07],'String','保存',...
'Callback',['exa=rgb2gray（frame2im（getframe（gca）））;','imwrite（exa,''E:
\im.jpg''）']）;
hb2=uicontrol（'Parent',FigHandle,'Style','popupmenu','Position',[50505030],...
'String',{'26','24','22','20','18','16','14','12','10'}）;
hb3=uicontrol（'Parent',FigHandle,'Style','text',...
'Position',[10909030],'String',['CurrentX（）','CurrentY（）']）;
hb4=uicontrol（'Parent',FigHandle,'Style','popupmenu','Position',[50205030],...
'String',{'Red','Blue','Black','Yellow','Green'}）;
uicontrol（'Parent',FigHandle,'Position',[27067030],'String','训练','Callback',...
['exa=rgb2gray（frame2im（getframe（gca）））;','sample=reshape（recgnition（exa）,25,1）;','clc;',...
't=inputdlg（''数字类别'',''样品训练''）;','t=str2num（t{1,1}）/10;',...
'bpnet.trainParam.lr=str2num（get（hb6,''String''））;','bpnet.trainParam.goal=str2num（get（hb7,''String''））;',...
'[bpnet]=train（bpnet,sample,t）;','savebpnet']）;
uicontrol（'Parent',FigHandle,'Position',[36067030],'String','识别','Callback',...
['exa=rgb2gray（frame2im（getframe（gca）））;','sample=reshape（recgnition（exa）,25,1）;',...
'record=round（sim（bpnet,sample）*10）;','clc;','set（hb5,''String'',num2str（record）,''fontSize'',48）;']）;
uicontrol（'Parent',FigHandle,'Style','text','Position',[10603020],'String','字号'）;
uicontrol（'Parent',FigHandle,'Style','text','Position',[10303020],'String','颜色'）;
hb5=uicontrol（'Parent',FigHandle,'Style','text','Position',[101509090]）;
uicontrol（'Parent',FigHandle,'Style','text','Position',[52605020],'String','学习速率'）;
hb6=uicontrol（'Parent',FigHandle,'Style','Edit','Position',[602603020],'String','0.01'）;
uicontrol（'Parent',FigHandle,'Style','text','Position',[52905020],'String','训练精度'）;
hb7=uicontrol（'Parent',FigHandle,'Style','Edit','Position',[602903020],'String','0.005'）;
uicontrol（'Parent',FigHandle,'Style','pushbutton','Position',[45067030],'String','清除','Callback','cla'）;
%将函数变量导入到工作空间；
assignin（'base','hb5',hb5）;
assignin（'base','hb6',hb6）;
assignin（'base','hb7',hb7）;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
dlmwrite（'IXT.txt',-10,'delimiter','\t','precision',6）;
dlmwrite（'IYT.txt',-10,'delimiter','\t','precision',6）;%%滑鼠按钮被按下时的反应指令
case'down',
ifstrcmp（get（FigHandle,'SelectionType'）,'normal'）%如果是左键
set（FigHandle,'pointer','hand'）;
CurPiont=get（gca,'CurrentPoint'）;
InitialX=CurPiont（1,1）;
InitialY=CurPiont（1,2）;
dlmwrite（'IXT.txt',InitialX,'-append','delimiter','\t','precision',6）;
dlmwrite（'IYT.txt',InitialY,'-append','delimiter','\t','precision',6）;
%列印「MouseDrawdown!
」讯息
%%fprintf（'MouseDrawdown!
\n'）;
%设定滑鼠移动时的反应指令为「MouseDrawmove」
set（gcf,'WindowButtonMotionFcn','MouseDrawmove'）;
set（gcf,'WindowButtonUpFcn','MouseDrawup'）;
elseifstrcmp（get（FigHandle,'SelectionType'）,'alt'）%如果是右键
set（FigHandle,'Pointer','arrow'）;
set（FigHandle,'WindowButtonMotionFcn',''）
set（FigHandle,'WindowButtonUpFcn',''）
fprintf（'MouseDrawrightbuttondown!
\n'）;
ImageX=importdata（'IXT.txt'）;
ImageY=importdata（'IYT.txt'）;
InputImage=ones（imSize）;
roundX=round（ImageX）;
roundY=round（ImageY）;
fork=1:
size（ImageX,1）
if0InputImage（roundX（k）-1:
roundX（k）+2,roundY（k）-1:
roundY（k）+2）=0;
end
end
InputImage=imrotate（InputImage,90）;%图像旋转90
figure
（2）;
imshow（InputImage）;
end
%%滑鼠移动时的反应指令
case'move',
CurPiont=get（gca,'CurrentPoint'）;
X=CurPiont（1,1）;
Y=CurPiont（1,2）;
set（hb3,'String',['CurrentX（',num2str（X）,'）','CurrentY（',num2str（Y）,'）']）;
%当鼠标移动较快时，不会出现离散点。
%利用y=kx+b直线方程实现。
x_gap=0.1;
%定义x方向增量
y_gap=0.1;
%定义y方向增量
ifX>InitialX
step_x=x_gap;
else
step_x=-x_gap;
end
ifY>InitialY
step_y=y_gap;
else
step_y=-y_gap;
end
%定义x,y的变化范围和步长
ifabs（X-InitialX）<0.01%线平行于y轴，即斜率不存在时
iy=InitialY:
step_y:
Y;
ix=X.*ones（1,size（iy,2））;
else
ix=InitialX:
step_x:
X;
%定义x的变化范围和步长%当斜率存在，即k=（Y-InitialY）/（X-InitialX）~=0
iy=（Y-InitialY）/（X-InitialX）.*（ix-InitialX）+InitialY;
end
ImageX=[ix,X];
ImageY=cat（2,iy,Y）;
popup_index1=26-（get（hb2,'Value'）-1）*2;
popup_index2=get（hb4,'Value'）;
switch（popup_index2）
case1
line（ImageX,ImageY,'marker','.','markerSize',popup_index1,...
'LineStyle','-','LineWidth',4,'Color','Red'）;
case2
line（ImageX,ImageY,'marker','.','markerSize',popup_index1,...
'LineStyle','-','LineWidth',4,'Color','Blue'）;
case3
line（ImageX,ImageY,'marker','.','markerSize',popup_index1,...
'LineStyle','-','LineWidth',4,'Color','Black'）;
case4
line（ImageX,ImageY,'marker','.','markerSize',popup_index1,...
'LineStyle','-','LineWidth',4,'Color','Yellow'）;
case5
line（ImageX,ImageY,'marker','.','markerSize',popup_index1,...
'LineStyle','-','LineWidth',4,'Color','Green'）;
end
dlmwrite（'IXT.txt',ImageX,'-append','delimiter','\t','precision',6）;
dlmwrite（'IYT.txt',ImageY,'-append','delimiter','\t','precision',6）;
InitialX=X;%记住当前点坐标
InitialY=Y;%记住当前点坐标
%列印「MouseDrawismoving!
」及滑鼠现在位置
%fprintf（'MouseDrawismoving!
Currentlocation=（%g,%g）\n',...
%CurPiont（1,1）,CurPiont（1,2））;
%%fprintf（'MouseDrawmove!
\n'）;
%设定滑鼠按钮被释放时的反应指令为「MouseDrawup」
set（gcf,'WindowButtonUpFcn','MouseDrawup'）;
%%滑鼠按钮被释放时的反应指令
case'up',
%清除滑鼠移动时的反应指令
set（gcf,'WindowButtonMotionFcn',''）;
%清除滑鼠按钮被释放时的反应指令
set（gcf,'WindowButtonUpFcn',''）;
%列印「MouseDrawup!
」
%%fprintf（'MouseDrawup!
\n'）;
end
end
二、实现手写数字图像特征的提取：
（存为recgnition.m）
functionsample=recgnition（exa）
[i,j]=find（exa~=204）;
imin=min（i）;
imax=max（i）;
jmin=min（j）;
jmax=max（j）;
a=exa（imin:
imax,jmin:
jmax）;
M=imax-imin+1;
N=jmax-jmin+1;
form=1:
5
forn=1:
5
exa_c{m,n}=a（1+（m-1）*M/5:
m*M/5,1+（n-1）*N/5:
n*N/5）;
sample（1,（m-1）*5+n）=size（find（exa_c{m,n}~=204）,1）/（M*N/25）;
%subplot（5,5,（m-1）*5+n）,subimage（exa_c{m,n}）;
end
end
三、建立bp神经网络。
（可修改所建立bp神经网络参数，也可建立其他类型神经网络）。
x=ones（25,2）;
x（:
1）=0;
bpnet=newff（x,[50,1],{'logsig','logsig'},'traingd'）;
bpnet.trainParam.show=5;%显示训练迭代过程（每隔5次训练，显示一次训练进程）
bpnet.trainParam.lr=0.01;%学习速率
bpnet.trainParam.epochs=2000;%最大训练次数
bpnet.trainParam.goal=0.005;%训练要求精度（0.005）
此段命令应存为bpgdtrain.m文件。
以上函数以及m文件须保存以后才可调用。
神经网络要经过一定数量的训练才能达到较高的识别精度。
使用时先运行MouseDraw函数，出现下图界面，
界面介绍：
保存：
可将手写数字图像保存为im.jpg文件。
训练：
用于有导师训练神经网络，用户使用鼠标写好数字，点击训练，弹出输入框框，输入相应正确数字。
识别：
对界面上的手写数字进行识别，结果显示在左边白色方框。
清除：
可清除界面上数字，重新书写。
字号、颜色选择下拉框可选择手写数字字号与颜色。
：
控制训练精度和学习速率。
具体参照bp神经网络。
升级会员 