文件編號(hào)：B116

文件大?。?/strong>38M

開(kāi)發(fā)環(huán)境：Matlab2020

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簡(jiǎn)要概述：利用PCA算法識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字可以取得較好的結(jié)果，這是建立在數(shù)字特征不停地訓(xùn)練基礎(chǔ)之上的。不同人有不同的書(shū)寫(xiě)風(fēng)格，所以要采集更多的樣本特征，這些才能使識(shí)別結(jié)果更精確。

PCA算法是基于圖像重構(gòu)的方法進(jìn)行圖像特征識(shí)別的。內(nèi)有訓(xùn)練樣本、多個(gè)測(cè)試圖片以及文檔說(shuō)明。 

識(shí)別步驟：

① 選擇訓(xùn)練樣本 

② 計(jì)算樣本平均數(shù)字特征，數(shù)字特征空間 

③ 讀取待識(shí)別數(shù)字，進(jìn)行連通分量分割，確定需要識(shí)別數(shù)字個(gè)數(shù) 

④ 通過(guò)判別式進(jìn)行分類(lèi)

PCA算法的優(yōu)缺點(diǎn)：

優(yōu)點(diǎn)：方便，簡(jiǎn)單易于實(shí)現(xiàn)，識(shí)別率高；可以不斷學(xué)習(xí)，不斷訓(xùn)練，以提高精度。

缺點(diǎn)：對(duì)樣本分辨率有嚴(yán)格要求，必需相同規(guī)格，才能進(jìn)行特征線(xiàn)性化；需要事先有樣本庫(kù)，需要一定量的訓(xùn)練時(shí)間。

按需寫(xiě)作：

演示視頻：

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運(yùn)行效果：

遠(yuǎn)程協(xié)助：

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