https://github.com/michelecortiana/digitml
This school project uses Machine Learning 🤖 to recognize digits and letters with an advanced algorithm. It includes a Java servlet ☕ for the backend, a PHP web app 🌐 for the UI, an Android app 📱 for mobile access, and a Python server 🐍 (Flask + TensorFlow) for image processing. 🚀
https://github.com/michelecortiana/digitml
androidstudio apachenetbeans flask java machine-learning php servlet tensorflow
Last synced: 3 months ago
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This school project uses Machine Learning 🤖 to recognize digits and letters with an advanced algorithm. It includes a Java servlet ☕ for the backend, a PHP web app 🌐 for the UI, an Android app 📱 for mobile access, and a Python server 🐍 (Flask + TensorFlow) for image processing. 🚀
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/michelecortiana/digitml
- Owner: michelecortiana
- License: mit
- Created: 2025-03-28T17:31:53.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-28T17:42:56.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-03-28T18:32:41.679Z (over 1 year ago)
- Topics: androidstudio, apachenetbeans, flask, java, machine-learning, php, servlet, tensorflow
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 3.38 MB
- Stars: 0
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
Progetto scolastico per il riconoscimento di cifre e lettere attraverso Machine Learning, con backend Java, frontend PHP, app Android e server Python.
# 🤝 Contributors
Un grazie speciale a queste fantastiche persone che hanno contribuito al progetto:
> [!NOTE]
> | PROFILO | RUOLO ||
> |---|---|---|
> | [@paolomalgarin](https://github.com/paolomalgarin) | Design e web-app | ✨ |
> | [@anItalianGeek](https://github.com/anItalianGeek) | Project manager | 💼 |
> | [@michelecortiana](https://github.com/michelecortiana) | Machine learning | 🧠 |
> | [@Phoeyuh](https://github.com/Phoeyuh) | API | 🐝 |
> | [@Benti06](https://github.com/Benti06) | Android app | 📱 |
# 📖 INDICE
* 📥 [Installation guide](https://github.com/michelecortiana/DigitML/blob/main/README%20-%20Stuff/Documentation/INSTALLATION-OPTIONS.md)
* 📌 [Panoramica](#-panoramica)
* 🏗️ [Architettura & Flusso dei Dati](#%EF%B8%8F-architettura--flusso-dei-dati)
* 🛠️ [Tecnologie Utilizzate](#%EF%B8%8F-tecnologie-utilizzate)
* 📷 [Esempi d’Uso](#-esempi-duso)
* 📊 [Dati](#-dati)
* 📄 [Licenza](#-licenza)
# 📌 Panoramica
Il progetto DigitML ci è stato assegnato come attività didattica con l’obiettivo di realizzare un’applicazione distribuita per il riconoscimento di cifre manoscritte.
La consegna prevedeva la creazione di un sistema capace di identificare numeri scritti a mano, da utilizzare durante gli open‑day scolastici per mostrare le competenze acquisite nel triennio di Informatica.
Spinti dalla nostra curiosità e dalla voglia di sperimentare, abbiamo esteso il progetto aggiungendo numerose funzionalità extra, tra cui il riconoscimento delle lettere dell’alfabeto.
> [!TIP]
> [Installation guide](https://github.com/michelecortiana/DigitML/blob/main/README%20-%20Stuff/Documentation/INSTALLATION-OPTIONS.md)
---
# 🏗️ Architettura & Flusso dei Dati
*Le applicazioni front-end mandano le richieste all'API che è l'unico che può comunicare con il ML grazie ad un **HMAC***
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# 🛠️ Tecnologie Utilizzate
- **Java Servlet**: comunicazione front-end e back-end
- **PHP 8+**: interfaccia web e autenticazione
- **Android (*Java*)**: app mobile (*Android*)
- **Python 3.8+**: server Flask
- **TensorFlow/Keras**: rete neurale
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# 📷 Esempi d’Uso
> *Qui sotto un esempio della web-app e dell'app Android:*
> [!WARNING]
> Per provarla vedi [installation guide](https://github.com/michelecortiana/DigitML/blob/main/README%20-%20Stuff/Documentation/INSTALLATION-OPTIONS.md).
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# 📊 Dati
Dataset utilizzati:
|NOME| MNIST | A-Z Handwritten Alphabets |
|---|---|---|
|IMG|
|
|
|TIPO DI RETE|CNN _(Convolutional Neural Network)_|CNN _(Convolutional Neural Network)_|
|VAL ACCURACY|**98.6%**|**98.8%**|
|TRAIN ACCURACY|99.3%|99.5%|
---
# 📄 Licenza
Questo progetto è rilasciato sotto [MIT License](https://github.com/michelecortiana/DigitML/blob/main/LICENSE.txt).