CNN 字母识别.zip

%% 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 est
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     文件        9910  2017-03-10 15:45  CNN字母识别 est0CB.bmp
     文件        9910  2017-03-10 15:45  CNN字母识别 est0KZ.bmp
     文件        9910  2017-03-10 15:47  CNN字母识别 est2H3.bmp
     文件        9910  2017-03-10 15:45  CNN字母识别 est386.bmp
     文件        9910  2017-03-10 15:46  CNN字母识别 est4L8.bmp
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     文件        9910  2017-03-10 15:46  CNN字母识别 est5H7.bmp
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     文件        9910  2017-03-10 15:46  CNN字母识别 est7ML.bmp
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     文件        9910  2017-03-10 15:45  CNN字母识别 est1OAK.bmp
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     文件        9910  2017-03-10 15:46  CNN字母识别 est1RRX.bmp
............此处省略3674个文件信息