资源简介
这是基于卷积神经网络CNN的字母识别源码。下载解压后直接运行。
代码片段和文件信息
%% 验证码识别主函数 CNN训练
% author:
%
%
%% 初始化
close all;clear;clc;
%% 1:训练测试样本的读取
load ‘train.mat‘;
trainLabelVector = zeros(36 17892);
for i = 1:length(trainLabel)
trainLabelVector(:i) = LabelToVector(trainLabel(i));
end
load test.mat;
testLabelVector = zeros(36 1200);
for i = 1 : length(testLabel)
testLabelVector(:i) = LabelToVector(testLabel(i));
end
%% 2:CNN训练
% 工具包路径添加
path(path ‘DeepLearnToolbox-master/CNN/‘)
path(path ‘DeepLearnToolbox-master/util/‘)
train_x = double(reshape(trainData24 24 17892));
test_x = double(reshape(testData24 24 1200));
train_y = double(trainLabelVector);
test_y = double(testLabelVector);
rand(‘state‘0)
cnn.layers = {
struct(‘type‘ ‘i‘) %input layer
struct(‘type‘ ‘c‘ ‘outputmaps‘ 6 ‘kernelsize‘ 5) %convolution layer
struct(‘type‘ ‘s‘ ‘scale‘ 2) %sub sampling layer
struct(‘type‘ ‘c‘ ‘outputmaps‘ 12 ‘kernelsize‘ 5) %convolution layer
struct(‘type‘ ‘s‘ ‘scale‘ 2) %subsampling layer
};
opts.alpha = 2;
opts.batchsize = 6;
%opts.batchsize = size(train_x 3);
opts.numepochs = 10;
cnn = cnnsetup(cnn train_x train_y);
cnn = cnntrain(cnn train_x train_y opts);
%% 3:对测试数据进行预测
[er bad] = cnntest(cnn train_x train_y)
%plot mean squared erro = //
figure; plot(cnn.rL);
%assert(er<0.12 ‘Too big error‘);
save cnn_file_10 cnn;
属性 大小 日期 时间 名称
----------- --------- ---------- ----- ----
目录 0 2018-11-03 22:16 CNN字母识别\
目录 0 2018-11-03 22:16 CNN字母识别\test\
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\0026.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\00CB.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\00KZ.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:47 CNN字母识别\test\02H3.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\0386.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:46 CNN字母识别\test\04L8.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\0599.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:46 CNN字母识别\test\05H7.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\0604.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\06U8.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:46 CNN字母识别\test\07ML.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:47 CNN字母识别\test\0846.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:46 CNN字母识别\test\08Y6.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\09E1.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:46 CNN字母识别\test\0A20.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:46 CNN字母识别\test\0E41.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:46 CNN字母识别\test\0L1P.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\0S29.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\0X7D.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\10W6.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\1179.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:46 CNN字母识别\test\118S.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\11K0.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\1359.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:46 CNN字母识别\test\140X.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:46 CNN字母识别\test\1E80.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:45 CNN字母识别\test\1OAK.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:47 CNN字母识别\test\1Q76.bmp
文件 9910 2017-03-10 15:46 CNN字母识别\test\1RRX.bmp
............此处省略3674个文件信息
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