基于SVM的手写字体识别
支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习算法，在手写字体识别领域展现出优异的性能。通过将手写字符图像转换为特征向量，SVM能够有效地学习不同字符类别之间的复杂边界，从而实现高精度的识别。
核心步骤：
- 特征提取: 从手写字符图像中提取关键特征，例如笔画方向、像素分布等，形成特征向量表示。
- 训练SVM模型: 利用标记好的手写字符数据集，训练SVM分类器。SVM通过寻找最优超平面，将不同类别的特征向量在高维空间中尽可能分离开。
- 识别预测: 将待识别的手写字符图像转换为特征向量，输入训练好的SVM模型，预测其所属的字符类别。
优势：
- 对高维数据和非线性可分问题具有良好的处理能力。
- 泛化能力强，能够有效避免过拟合问题。
应用场景:
手写数字识别、手写汉字识别、签名验证等。