浙江大学；盲人视觉辅助中的模式识别技术（毕业论文）

本文基于盲人视觉辅助中的模式识别技术，进行模式识别系统的设计以及模 型的优化。利用机器学习领域中的相关算法，从理论分析到实际建模完成一套基 于卷积神经网络模型的模式识别系统的设计，并用 Matlab 软件编程实现该模式识 别系统。利用 CIFAR-10 数据库对建立的系统进行实践检验，完成训练集的训练过 程和测试集的识别率测试。利用 CIFAR-10 数据库的实验结果，进行模型的分析和 优化，最后得到 8 类测试集的识别率为 71.2%。对于 MNIST 手写数字识别数据库， 获得 98.92%的测试集识别率和 99.15%的训练集识别率。更重要的是对于每一张图 片的识别时间在 10ms 左右，满足实时性。