说明：手写体数字识别的程序，用了三种方法，贝叶斯，最近邻和BP神经网络，用MATLAB编写的，算法简单易懂，结构清晰。

手写体数字识别 贝叶斯 最近邻 BP神经网络

说明：用于手写体数字识别的USPS样本数据库和将MAT格式的样本数据库转换成二值化图像并以行程编码存储

手写体 手写数字识别 USPS数据库 样本库 usps.mat数据

说明：一个手写体数字识别源码，有完整的识别程序

BP 手写体matlab 手写-识别 matlab--识别 手写识别源码

说明：使用matlab编码，人工神经网络手写体检测。

BP手写体检测 MATLAB检测 数字识别 数字检测 matlab

说明：本程序通过建立BP神经网络实现对手写体数字的识别，识别的数字范围为0-9，通过亲测，本程序能实现对手写数字的识别。

matlab 神经网络 识别 bp 手写体 实现 数字 利用

说明：基于知识库的手写体数字识别，教材配套代码，完整可直接运行！！！首先，读入手写数字图片进行图像归一化处理，统一尺寸，二值化；其次，对二值化图像进行图像细化等形态学操作，特征提取；最后，载入模板矩阵进行比对，选用欧氏距离测距，得到识别结果。

说明：运用bp神经网络方法实现对8*16像素的手写体0~9数字识别的代码，列出了训练样本以及测试样本

MATLAB数字识别 手写体matlab BP--手写数字 BP手写数字 手写体识别

说明：将手写体数字二值化进行特征提取，并识别

说明：手写体数字识别的基本过程：系统主要由手写体数字识别的训练过程和识别过程组成：，训练过程和识别过程均包括预处理、特征提取和模式识别三部分。一般包括如下过程：获取数据（用计算机来获取或显示数据）→预处理（去噪声，提取有用信息，对其他因素所造成的退化进行复原）→特征提取(对待测数字提取明显特征，与样板进行...

说明：设计实现了一个自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、噪声处理、图像分割、归一化、细化等图像处理方法；其次，探讨了数字字符特征向量的提取；最后采用了bp神经网络算法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明，本...