文件名称：matlab精度检验代码-Character_Recognition:使用MLP从图像中识别单词
文件大小：9.23MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-10 18:54:01
系统开源
matlab精度检验代码手写英文文本图像中的单词预测器 这是R中图像到单词预测器的实现。 为了使我们达到目标，创建了2个模型。 首先是单词预测器，它将输入图像并猜测图像中写了什么。 第二个是文本模型，我们将使用它来补充图像模型。 该模型根据英语词汇给出下一个字符的概率。 将这两个模型一起使用将使我们能够很好地实现图像到单词预测器的实现。 目录 - 数据 训练和测试集都是使用EMNIST数据集中的字母图像创建的。 EMNIST数据集包含697； 训练集中的932张标有尺寸为28 x 28的图像和116张图像； 测试集中有323个带标签的图像。 图像以灰度表示，其中每个像素值（从0到255）代表其暗度。文件中有多个数据集（有关说明，请参阅EMNIST文档） 导入数据： 这是数据集。 请按照以下步骤操作- Matlab格式数据集 'Matlab.zip'（解压缩） 首次使用“ R.matlab”库在R中读取它 加载数据集后将其保存为R格式（Rdata） 输入数据格式 X是大小为28n x 28L的矩阵，其中n是输入样本的数量，L是单词的长度（例如，对于长度为5的100个单词，X的大小为280
【文件预览】：
Character_Recognition-master
----Code_image_text.R(4KB)
----EMNIST_Model_Champ.h5(6.6MB)
----emnist_words.Rdata(2.24MB)
----Word_Predictor_Champ.R(2KB)
----War_and_Peace.txt(3.12MB)
----EMNIST_general_functions.R(3KB)
----TEXT_Model_Champ.Rdata(8KB)
----README.md(4KB)
----EMNIST_Run.R(1KB)