【源码】基于Python的数字图像识别与分类系统

项目简介

本项目借助Python语言及其丰富的机器学习和深度学习库，利用RBM（受限玻尔兹曼机）进行特征提取和降维，结合多种有监督分类器（如SVM、逻辑回归、随机森林等）以及DBN（深度置信网络），实现数字图像的分类识别。项目包含数据预处理、特征提取、模型训练与评估等步骤，旨在对比不同模型和方法在特定数字图像数据集上的性能表现。

项目的主要特性和功能

1. 数据预处理：整理训练数据标签，去除训练与测试数据重叠部分，统一图片为32*32灰度图并降噪，进行扁平化、扩充和归一化操作。
2. 特征提取与降维：用RBM从原始图像数据提取高层次抽象特征，实现数据降维。
3. 模型训练与分类：将降维后数据输入SVM、逻辑回归、随机森林等有监督分类器训练分类；搭建DBN，用RBM预训练提供接近最优解的初始权重，减少收敛迭代次数。
4. 模型评估：用测试集评估训练好的模型，计算并输出分类准确率。
5. 优化尝试：尝试缩放和量化图片，降低输入单元数目，减少训练时间并评估对分类准确率的影响。

安装使用步骤

环境准备

确保已安装Python 3.5（推荐使用Anaconda环境），并安装以下必要的库： - pillow - numpy - scipy - tensorflow - keras - scikit-learn - scikit-image

运行代码

用户下载本项目的源码文件后，可在终端或命令行界面运行以下命令： python python3 run_rbm2supervised.py python3 run_rbm2dbn.py

查看结果

代码运行完成后，可在终端或命令行界面查看各模型的分类准确率等相关指标。

注意：运行代码前，请确保已正确安装所有必要的库和依赖，并按文件路径和名称提供正确的数据。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】