一、项目简介
本系统基于MATLAB深度学习工具箱，设计并实现了一个基于卷积神经网络（CNN）的手写汉字识别系统。系统包含三大核心模块：网络结构定义模块（get_self_net.m）封装了CNN网络构建函数，采用三层卷积层（卷积核数量依次为8、16、32）搭配批归一化、ReLU激活和最大池化操作，输入层支持自定义图像尺寸与分类数量；模型训练模块（train.m）自动加载按文件夹分类的手写汉字图像数据集，按3/4比例划分为训练集与验证集，将图像统一缩放至70×70灰度格式，利用SGDM优化器训练10个周期后保存模型参数；图形用户界面模块（page.m与page.fig）基于GUIDE框架开发，用户可通过界面按钮选取BMP格式图像，调用已训练模型进行识别，识别结果以文本和弹窗形式展示，同时提供模型加载和测试集整体准确率计算功能，便于用户验证模型性能。
二、部分源码
function layers = get_self_net(image_size, class_number)
layers = [
imageInputLayer(image_size, 'Name', 'data')
convolution2dLayer(3,8,'Padding','same', 'Name', 'cnn1')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn1')
reluLayer('Name', 'relu1')
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2, 'Name', 'pool1')
convolution2dLayer(3,16,'Padding','same', 'Name', 'cnn2')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn2')
reluLayer('Name', 'relu2')
maxPooling2dLayer(2,'Stride',2, 'Name', 'pool2')
convolution2dLayer(3,32,'Padding','same', 'Name', 'cnn3')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn3')
reluLayer('Name', 'relu3')
fullyConnectedLayer(class_number, 'Name', 'fc')
softmaxLayer('Name', 'prob')
classificationLayer('Name', 'output')];
function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) % 进行识别
load("CNNnet.mat");
y_pred = classify(CNNnet,handles.I);
set(handles.edit1,'string',y_pred);
result=strcat('汉字结果：',string(y_pred),'');
msgbox(result,'识别结果','warn')
function edit1_Callback(hObject, eventdata, handles)
function edit1_CreateFcn(hObject, eventdata, handles)
if ispc && isequal(get(hObject,'BackgroundColor'), get(0,'defaultUicontrolBackgroundColor'))
set(hObject,'BackgroundColor','white');
end
% --- Executes on button press in pushbutton3.
function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) % 显示整个测试集的结果
%% 加载数据
allImages = imageDatastore('dbx', ...
'IncludeSubfolders' ,true, ...
'LabelSource' , 'foldernames' );% 图像加载为图像数据存储
% imageDatastore函数会根据文件夹名称自动标记图像
% 划分训练集(80%)和测试集(20%)
imgsTrain,imgsTest = splitEachLabel(allImages,0.8,'randomized');
load("CNNnet.mat");
y_pred = classify(CNNnet,imgsTest); % 使用训练好的网络测试
accuracy = mean(y_pred == imgsTest.Labels);% 计算准确率
set(handles.text2,'string','总体准确率: ',num2str(100\*accuracy),'%','FontSize',12);
三、运行结果
四、总结
该系统在测试集上达到了95.21%的识别准确率，表明所构建的CNN模型能够有效提取手写汉字的图像特征并实现高精度分类。网络结构采用了模块化设计，通过get_self_net函数可根据不同任务灵活调整输入尺寸和分类数量，具备良好的可扩展性。界面设计简洁直观，操作流程清晰，用户只需选取图像即可获得识别结果，并伴有提示弹窗增强交互体验。系统适用于手写汉字识别的研究演示与教学实验场景，后续可考虑引入数据增强策略以进一步提升模型泛化能力、扩充汉字数据集以覆盖更多字符类别，或优化网络结构以提高识别速度，便于向实际应用场景迁移。
五、代码获取
接matlab程序定制和论文设计，方向如下：
图像处理｜语音识别｜图像识别｜目标检测｜深度学习｜神经网络｜强化学习｜机器学习｜通信系统｜信号处理｜时频分析｜小波降噪｜路径规划｜优化算法｜智能算法｜数据处理｜数学建模｜文献复现｜算法复现｜模型复现等
程序包运行成功，零基础的可以远程帮你运行，赠送安装包。
作为初学者，遇见不会的问题是非常正常的事情，具体代码仿真可通过主页 私信博主。