基于卷積神經網絡的

手寫體數字識別人工智能開源硬件與python編程實踐情境導入手寫識別能夠使用戶按照最自然、最方便的輸入方式進行文字輸入，易學易用，可取代鍵盤或者鼠標。把要輸入的漢字寫在一塊叫書寫板的設備上，這種設備將筆尖走過的軌跡按時間采樣后發送到計算機中，由計算機軟件自動完成識別，并用機器內部的方式保存、顯示。任務與目標了解卷積神經網絡CNN的基本原理、LeNet5相關算法和應用框架；掌握運用人工智能開源硬件及Caffe庫設計智能應用系統的方法，掌握Python語言的編程方法；應用人工智能開源硬件和相關算法設計一個基于ＣＮＮ的手寫體數字識別系統，實現對手寫體數字０～９的識別；針對生活應用場景，進一步開展創意設計，設計具有實用價值的手寫體數字識別應用系統。知識拓展：卷積和子采樣

卷積過程就是用一個可訓練的濾波器fx去卷積一個輸入的圖像（第一階段輸入圖像，后面的階段就是卷積特征map），然后加一個偏置bx，得到卷積層Cx。子采樣過程是指，鄰域四個像素求和變為一個像素，然后通過標量W加權，再增加偏置b，然后通過一個sigmoid激活函數，產生一個縮小四倍的特征映射圖Sx+1。知識拓展：機器學習與深度學習

深度學習的思想是模擬人的神經元，每個神經元接受到信息，處理完后傳遞給與之相鄰的所有神經元。它是用于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，模仿人腦的機制來解釋數據，模仿大腦神經元之間的信息傳遞。深度學習是一種深層的機器學習模型，其深度體現在對特征的多次變換上。與機器學習方法相比，深度學習方法使得很多應用中不再需要單獨對特征進行選擇與變換，而是將原始數據輸入到模型中，由模型通過學習給出適合分類的特征表示。知識拓展：使用Caffe工具訓練CNN模型

數據準備；生成訓練數據的平均圖像；模型定義；求解器定義；模型訓練；繪制學習曲線。知識拓展：LeNet-5模型

LeNet-5是一種經典的卷積神經網絡結構。LeNet-5誕生于1994年，是最早的深層卷積神經網絡之一，開創了現代卷積神經網絡的研究，推動了深度學習的發展。最初被用于手寫數字識別，當年美國大多數銀行就是用它來識別支票上面的手寫數字的，它是早期卷積神經網絡中最有代表性的實驗系統之一。設計與實踐應用于手寫識別的LeNet5模型神經網絡類的構造方法手寫數字LetNet模型加載及識別編程實現及結果分析應用于手寫識別的LeNet5模型LeNet5應用于手寫體字符識別，網絡模型的結構和應用情況：神經網絡類的構造方法

nn.load(path)是構造函數，它將神經網絡從.network二進制模型文件加載到內存中，包括神經網絡的層、權值、偏置等。返回一個可以在圖像上進行操作的Net對象。net.forward(image[,roi[,softmax=False[,dry_run=False]]])方法用于在圖像roi上運行神經網絡，并返回神經網絡分類結果的浮點值列表。net.search(image[,roi[,threshold=0.6[,min_scale=1.0[,scale_mul=0.5[,x_overlap=0[,y_overlap=0[,contrast_threshold=1[,softmax=False]]]]]]]])方法用來以滑動窗口方式在圖像roi上運行神經網絡。網絡檢測器窗口以多種比例滑過圖像。返回神經網絡檢測結果的nn_class對象列表。2023/1/30手寫數字LetNet模型加載及識別

利用nn.load方法加載lenet5模型參數，利用net.forward方法實現搜索。進行手寫體數字識別的核心Python代碼如下：importsensor,image,time,os,nn#Loadlenetnetworknet=nn.load('/work')labels=['0','1','2','3','4','5','6','7','8','9']out=net.forward(img.copy().binary([(150,255)],invert=True))max_idx=out.index(max(out))#指數

score=int(out[max_idx]*100)系統編程及實現

攝像頭捕捉到視頻圖像后，進行手寫數字識別，疊加顯示出實時檢測出的手寫數字及得分情況：

分析與思考LeNet－5模型的訓練方法，如何應用在手寫字符的識別應用中？請提出你的實施方案，包括字符模型的訓練過程。計算機視覺開源庫中通過人臉、人眼甚至的狗臉、貓臉的HaarCascade建模方法進行檢測工作，請與LeNet－5等卷積神經網絡方法做全面比較，分析在嵌入式系統中各自的特點。LeNe