本项目致力于开发和优化手写数字识别系统,利用机器视觉和深度学习技术,旨在提高识别准确率和处理效率。项目包含以下主要内容:
数据集构建:
数据集分为训练集和测试集,每个集分别包含大量手写数字图像,覆盖从0到9的所有数字。图像经过预处理,以确保数据的一致性和质量,为模型训练提供坚实基础。
模型设计与训练:
项目采用卷积神经网络(CNN)进行手写数字识别。CNN 模型通过多层卷积和池化操作,自动提取图像中的特征,并使用全连接层进行分类。
在模型训练过程中,项目应用了多种数据增强技术,如旋转、缩放、平移等,以提高模型的泛化能力。
为了优化模型性能,项目引入了交叉验证和超参数调优技术,确保模型在不同数据集上的稳定表现。
性能评估与测试:
使用独立的测试集对模型进行评估,通过混淆矩阵、准确率、召回率、F1 分数等多种指标全面评估模型的性能。
项目还进行了一系列对比实验,分析不同模型架构、超参数设置对识别效果的影响,找出最优配置。