【手寫數字識别】基于matlab GUI BP神經網絡手寫數字識别（導圖+帶面闆）【含Matlab源碼 320期】

一、手寫數字識别技術簡介（附類似課程作業報告、lunwen）

1 案例背景

手寫體數字識别是圖像識别學科下的一個分支，是圖像處理和模式識别研究領域的重要應用之一，并且具有很強的通用性。由于手寫體數字的随意性很大，如筆畫粗細、字型大小、傾斜角度等因素都有可能直接影響到字元的識别準确率，是以手寫體數字識别是一個很有挑戰性的課題。在過去的數十年中，研究者們提出了許多識别方法，并取得了一定的成果。手寫體數字識别的實用性很強，在大規模資料統計如例行年檢、人口普查、财務、稅務、郵件分揀等應用領域都有廣闊的應用前景"。

本案例講述了圖像中手寫阿拉伯數字的識别過程，對手寫數字識别的基于統計的方法進行了簡要介紹和分析，并通過開發一個小型的手寫體數字識别系統來進行實驗。手寫數字識别系統需要實作手寫數字圖像的讀取功能、特征提取功能、數字的模闆特征庫的建立功能及識别功能。

2 BP算法與實作過程

2.1 BP算法基本原理

将已知輸入向量和相應的輸出向量(期望輸出)作為訓練樣本，并假定即将學習的網絡已被賦予一組權值。為消除梯度幅度的不利影響，利用彈性反向傳播算法通過過如下步驟更新權值(圖1)：首先，使用初始權值(不管正确與否)從輸入層開始向前傳播，計算出所有神經元的輸出，這樣輸出層的輸出與期望輸出(即輸出值與目标值)之間存在較大的誤差。然後，計算作為神經元權值函數的]誤差函數(損失函數或目标函數、代價函數)的梯度，根據誤差降低最快的方向來調整更新權值，通過将輸出誤差反向傳播給隐含層來不斷調整誤差函數。在計算誤差梯度的同時，使用與上面同樣的方法更新隐含層的權值。反複疊代更新，直到損失函數達到預定的理想目标。在彈性反向傳播算法的學習過程中，權值的修正值即為學習率，而梯度隻影影響權值變化的方向，即正負。

圖1 反向傳播神經網絡模型

1.2 感覺器神經網絡

感覺器(multilayer perceptron， MLP) 神經網絡是模式識别的簡單二進制分類人工網絡， 它通過權值模仿神經細胞的突觸，用激活函數模仿細胞體，偏置即為門檻值。單層的感覺器網絡結構如圖2所示。單層感覺器可将外部輸入x分成兩類：當感覺器的輸出y為正數或零時，輸入屬于第一類；當感覺器的輸出為負數時，輸入屬于第二類。

1.3 實作過程

(1)圖像讀取

在本文中，設計并自建了樣本的資料庫，庫中有0~9共10個阿拉伯數字的5000張不同的手寫數字圖像，均為白底黑色的bmp格式的檔案， 每個數字對應500張圖檔。實驗要從每一個數字中都随機選取450張手寫圖像作為訓練樣本，每一個數字剩下的50張作為測試樣本。部分數字樣張如圖3所示。

圖3 數字樣張

(2)提取特征

本設計中的訓練樣本數量多，而而一般神經網絡輸入層的神經元數就是訓練樣本向量的維數，是以需要對訓練樣本向量做降維預處理。預處理過程就是通過灰階門檻值函數将圖像轉換成二值圖像。降維前需先将所有圖像做一次縮放，以確定每個圖像的輸入向量都具有相同的像素。本設計標明圖像縮放的高度和寬度分别為70像素點和50像素點，符合一般手寫阿拉伯數字的高寬比。對這些縮放後的圖像作縱橫切割，如圖4所示，每10×10個像素點作為一系列像素塊，構成一張包含35個像素塊的二值圖像計算每一個像素塊中0和1的占比，并用它作為模式的一個特征值，這樣可以構成5x7的特征值矩陣。考慮到感覺器神申經網絡輸入向量隻能是一維，故需要将此矩陣轉換成一維向量作為訓練樣本的輸入，轉置後共生成35個一維向量。

圖4 縮放後的圖像切割

(3)構造标簽

無論是訓練樣本還是測試樣本，都需要構造标簽，前者用于映射的學習，後者用于判斷訓練網絡的正确率。一般地，輸出層神經元個數即為分類網絡中的分類類别數。阿拉伯數字是10類，故輸出神經元數為10。每個類由具體的500個圖像構成，包含訓練樣本和測試樣本。通過提取特征每個類均生成35個一維向量：用500個列向量(1000000000)T來标注模式1，即數字1；(0100000000)标注模式2，即數字2；(0010000000)标注模式3，即數字3；依此類推，最後的(0000000001)标注模式0，即數字0。運作代碼如下：

(4)随機標明訓練樣本和測試樣本測試

利用MATLAB中已有的rand()僞随機數生成函數來生成5000個介于0和1之間的僞随機數。将生成的僞随機數做升序排序，通過索引來記錄随機數原來的位置，并将原來的位置組合成新的行向量。在本設計中，輸入層的神經元有35個，輸出層神經元有10個，選取25為中間隐含層神經元個數。

(5)數字識别與正确率的計算

對比測試前的标簽和仿真後的輸出，用測試前的标簽值減去輸出值，得到誤內插補點，将誤差為0的視為正确識别，求出神經網絡的正确率。具體運作代碼如下：

二、部分源代碼

function varargout = number_reconginize(varargin)
% NUMBER_RECONGINIZE MATLAB code for number_reconginize.fig
%      NUMBER_RECONGINIZE, by itself, creates a new NUMBER_RECONGINIZE or raises the existing
%      singleton*.
%
%      H = NUMBER_RECONGINIZE returns the handle to a new NUMBER_RECONGINIZE or the handle to
%      the existing singleton*.
%
%      NUMBER_RECONGINIZE('CALLBACK',hObject,eventData,handles,...) calls the local
%      function named CALLBACK in NUMBER_RECONGINIZE.M with the given input arguments.
%
%      NUMBER_RECONGINIZE('Property','Value',...) creates a new NUMBER_RECONGINIZE or raises the
%      existing singleton*.  Starting from the left, property value pairs are
%      applied to the GUI before number_reconginize_OpeningFcn gets called.  An
%      unrecognized property name or invalid value makes property application
%      stop.  All inputs are passed to number_reconginize_OpeningFcn via varargin.
%
%      *See GUI Options on GUIDE's Tools menu.  Choose "GUI allows only one
%      instance to run (singleton)".
%
% See also: GUIDE, GUIDATA, GUIHANDLES

% Edit the above text to modify the response to help number_reconginize

% Last Modified by GUIDE v2.5 06-Apr-2020 18:32:38

% Begin initialization code - DO NOT EDIT
gui_Singleton = 1;
gui_State = struct('gui_Name',       mfilename, ...
                   'gui_Singleton',  gui_Singleton, ...
                   'gui_OpeningFcn', @number_reconginize_OpeningFcn, ...
                   'gui_OutputFcn',  @number_reconginize_OutputFcn, ...
                   'gui_LayoutFcn',  [] , ...
                   'gui_Callback',   []);
if nargin && ischar(varargin{1})
    gui_State.gui_Callback = str2func(varargin{1});
end

if nargout
    [varargout{1:nargout}] = gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
else
    gui_mainfcn(gui_State, varargin{:});
end
% End initialization code - DO NOT EDIT


% --- Executes just before number_reconginize is made visible.
function number_reconginize_OpeningFcn(hObject, eventdata, handles, varargin)
% This function has no output args, see OutputFcn.
% hObject    handle to figure
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
% varargin   command line arguments to number_reconginize (see VARARGIN)

% Choose default command line output for number_reconginize
handles.output = hObject;

% Update handles structure
guidata(hObject, handles);

% UIWAIT makes number_reconginize wait for user response (see UIRESUME)
% uiwait(handles.figure1);


% --- Outputs from this function are returned to the command line.
function varargout = number_reconginize_OutputFcn(hObject, eventdata, handles) 
% varargout  cell array for returning output args (see VARARGOUT);
% hObject    handle to figure
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Get default command line output from handles structure
varargout{1} = handles.output;


% --- Executes on button press in open_image.
function open_image_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to open_image (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)
[filename,pathname]=uigetfile({'*.png';'*.bmp';'*.tif';'*.jpg';'*.*'},'載入圖像');
if isequal(filename,0)|isequal(pathname,0)
    errordlg('沒有選中檔案','出錯');
    return;
else
    file=[pathname,filename];
    global S   %設定一個全局變量S，儲存初始圖像路徑，以便之後的還原操作
    S=file;
    x=imread(file);
    set(handles.axes1,'HandleVisibility','ON');
    axes(handles.axes1);
    function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    structure with handles and user data (see GUIDATA)

% Hints: get(hObject,'String') returns contents of edit1 as text
%        str2double(get(hObject,'String')) returns contents of edit1 as a double


% --- Executes during object creation, after setting all properties.
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
% hObject    handle to edit1 (see GCBO)
% eventdata  reserved - to be defined in a future version of MATLAB
% handles    empty - handles not created until after all CreateFcns called      

三、運作結果

四、matlab版本及參考文獻

1 matlab版本

2014a

2 參考文獻

[1] 蔡利梅.MATLAB圖像處理——理論、算法與執行個體分析[M].清華大學出版社，2020.

[2]楊丹,趙海濱,龍哲.MATLAB圖像處理執行個體詳解[M].清華大學出版社，2013.

[3]周品.MATLAB圖像處理與圖形使用者界面設計[M].清華大學出版社，2013.