影象識別
影象識別(image recognition)是指利用計算機對影象進行處理、分析
和理解，以識別各種不同模式的目標和對像的技術。
影象識別的發展經歷了三個階段：文字識別、數字影象處理與識別、物體
識別。機器學習領域一般將此類識別問題轉化為分類問題。
手寫識別
手寫識別是常見的影象識別任務。計算機通過手寫體來識別出
中的字，與印刷字型不同的是，不同人的手寫體風格迥異，大小不一，
造成了計算機對手寫識別任務的一些困難。
數字手寫體識別由於其有限的類別(0~9共10個數字)成為了相對簡單
的手寫識別任務。dbrhd和mnist是常用的兩個數字手寫識別資料集。
手寫識別」例項
已有許多模型在mnist或dbrhd資料集上進行了實驗，有些模型對資料集進行了偏斜
矯正，甚至在資料集上進行了人為的扭曲、偏移、縮放及失真等操作以獲取更加多樣性的
樣本，使得模型更具有泛化性。
常用於數字手寫體的分類器：
1) 線性分類器 2) k最近鄰分類器
3) boosted stumps 4) 非線性分類器
5) svm 6) 多層感知器
7) 卷積神經網路
後續任務：利用全連線的神經網路實現手寫識別的任務
mnist資料集
mnist是乙個包含數字0~9的手寫體資料集，已歸一化為以手寫數
字為中心的28*28規格的。mnist由訓練集與測試集兩個部分組成，各部分
規模如下：
手寫數字識別
這幾天在想這做字元識別方面的程式，看了很多 但是發現 上的幾乎用處都不是特別的大，理論一大堆，但是用在程式裡面則很難實現，看到有些 上說用連碼法，但是連碼法對結構的變化太敏感了，但是也從一些 裡獲得了一些靈感，我採用的是網格匹配法，準備工作採集樣本，得到了樣本的網格資訊用於接下來的識別，當然也可 一...
手寫數字識別
import os os.environ tf cpp min log level 2 不想讓警告的資訊輸出可以新增 from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input data import tensorflow as tf def mnis...
手寫數字識別 實戰 KNN演算法識別手寫數字
鄰近演算法，或者說k最近鄰 knn，k nearestneighbor 分類演算法是資料探勘分類技術中最簡單的方法之一。所謂k最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。下面是我學習knn演算法的思維導圖 其中距離的定義，各個距離的公式為 歐氏距離 n維空間的距...