基于bp神经网络字符识别系统 matlab代码

字符包括汉字，字母，数字和一些符号。汉字有几千个，字母有几十个，数字的类最少只有10个，所以选择简单的手写数字字符来实现。结合三个相关的程序和论文，一个是语音特征的分类（不调用神经网络工具箱相关函数实现），另外两个是关于手写数字识别的。处理的数据集是放在10个文件夹里，文件夹的名称对应存放的手写数字图片的数字，每个数字500张,每张图片的像素统一为28*28

function feature = feature_lattice（img）
% 输入:黑底白字的二值图像。输出：35维的网格特征
% ======提取特征，转成5*7的特征矢量把图像中每10*10的点进行划分相加，进行相加成一个点=====%
%======即统计每个小区域中图像象素所占百分比作为特征数据====%
for i=1:length（img）;
bw2=im2bw（img{i}graythresh（img{i}））;
bw_7050=imresize（bw2[7050]）;
for cnt=1:7
    for cnt2=1:5
        Atemp=sum（bw_7050（（（cnt*10-9）:（cnt*10））（（cnt2*10-9）:（cnt2*10））））;%10*10box
        lett（（cnt-1）*5+cnt2）=sum（Atemp）;
    end
end
lett=（（100-lett）/100）;
lett=lett‘;
feature（:i）=lett;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

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     文件       1862  2006-10-13 18:31  BPnetwork_code\data\0\0_125.bmp

............此处省略5010个文件信息