随着人工智能和机器学习技术的飞速发展,图像识别成为了其中一项关键技术。手写数字识别作为图像识别的子集,已经广泛应用于各个领域,如银行票据处理、教育考试评分等。本次软件开发实训的目标就是构建一个高效、准确的手写数字识别系统。手写数字识别系统采用深度学习算法,特别是卷积神经网络(CNN)进行模型的构建和训练。系统能够接收用户上传的手写数字图像,经过一系列的预处理、特征提取和分类识别,最终输出识别结果。
随着人工智能和机器学习技术的飞速发展,图像识别成为了其中一项关键技术。手写数字识别作为图像识别的子集,已经广泛应用于各个领域,如银行票据处理、教育考试评分等。本次软件开发实训的目标就是构建一个高效、准确的手写数字识别系统。手写数字识别系统采用深度学习算法,特别是卷积神经网络(CNN)进行模型的构建和训练。系统能够接收用户上传的手写数字图像,经过一系列的预处理、特征提取和分类识别,最终输出识别结果。
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