字母图像的神经网络识别，抗干扰能力还挺强的，适合做一些图像的小实验，是和 MATLAB 配合的时候，效率也不错。这类项目最妙的一点，就是不用搞得太复杂，用深度学习工具箱搭个 CNN，就能跑得起来。

神经网络的输入是预后的字母图像，输出就是对应的字母类别。你只要把图像灰度化、归一化一下，尺寸也调整统一，喂进网络就行。像imresize、rgb2gray这些 MATLAB 函数都挺好用的，起来不费劲。

比较推荐用CNN，因为识别的主要是图片，RNN 就先放一边吧。你可以用 MATLAB 里的Deep Learning Toolbox，选个合适的网络结构，像relu激活、crossentropy损失，训练几轮效果就出来了。如果遇到过拟合，可以试试L2 正则化或者加点数据增强，比如图像旋转、翻转啥的。

抗干扰能力还不错，像那种有点噪声、图像扭曲的小问题它都能顶住。这一点在实际 OCR 任务里蛮实用的，不然一有噪声就认不出来，谁受得了？

项目文件是神经网络字母识别，具有一定抗干扰能力.zip，有完整代码，直接拿来跑就行。适合用来学习图像识别、神经网络，还可以做些小扩展，比如加几个字母类别、加点扰动测试啥的。

如果你是 MATLAB 党，想练练 CNN 或做点图像分类的小实验，这个项目还挺适合的。想深入点的话，下面这些资源你可以一起看看：