基于Python的数字手写体辨识

基于奇异值分解的手写体辨识技术，仅供学术交流使用，请勿用于商业或其他非学术用途。如需其他用途，请先私信联系我。

matlab集成c代码基于KNN算法实现了MNIST手写体数字识别。KNN全称K- Nearest Neighbors，即K个最近邻居。通过欧式距离选出测试样本最相似的邻居，多数邻居的标签确定样本的标签。为学习matlab的实践，详细介绍了数据集处理、图像二值化、训练样本的矩阵化过程。

本资源为毕业设计和课程设计提供的MATLAB神经网络和图像处理工具箱开发的手写体字符识别系统。所有源码均已经过严格测试，可直接运行。如需使用或有任何问题，请随时联系我们获取帮助。

基于LIBSVM工具箱和LIBSVM-FarutoUitimate工具箱的Matlab手写数字图片辨识，详细介绍了手写字体识别的方法和步骤。手写字体识别在社会经济中有广泛应用，技术包括神经网络、Bayes判别法等。项目利用300张256*256像素点的手写数字图片，每个数字30张。数据集通过gethub下载。手写字体辨识包含图片预处理、支持向量机建模、测试样本辨识等关键步骤。预处理包括反色和二值化，以及区域截取和图像转化。支持向量机使用RBF核函数和遗传算法参数寻优，训练集识别率达到100%。测试样本辨识率为93.3333%，具体错误分析为1->7, 9->7。技术应用领域包括自动化办公、智能家居和机器人视觉等。提供详细的代码和结果分析。

这份资源提供了一个手写数字分类器的设计方案，并附带源代码。该分类器利用概率统计中的贝叶斯决策理论，能够有效识别0到9的手写数字。

该项目利用人工神经网络技术，构建了一个MATLAB手写数字识别系统，实现了对手写数字的自动识别。

为了提高 MNIST 手写数字识别的效率和准确率，提出了一种基于高斯过程潜变量模型 (GPLVM) 降维和支持向量机 (SVM) 分类的方法。该方法首先利用 GPLVM 对高维手写数字图像进行降维，然后使用 SVM 对降维后的数据进行分类。 分类方法 设计了两种分类方法： 方法一： 直接降维分类。对预处理后的原始数据使用 GPLVM 进行降维，然后通过 SVM 交叉验证进行分类，最后输出分类结果。 方法二： 阶梯跳跃降维分类。对预处理后的原始数据设定动态调整数据样本作为 GPLVM 降维算法的输入，通过 SVM 交叉验证分类后，对分类结果和当前维数进行保存。判断阶梯跳跃降维操作是否完毕，如果需要进一步降维，则计算新的阶梯维数执行迭代分类；如果已经结束，则输出合并后的结果。 方法二实现步骤 方法二的具体实现步骤如下： 数据预处理： 对原始数据集进行预处理，转换为实验程序需要的数据格式，并进行归一化处理。 设定阶梯维数： 采用对折交叉的方式将原始数据样本的维数进行等分，例如，原始数据为 24 维，若采用 6 折阶梯维数，则具体的降维顺序为 24 -> 20 -> 15 -> 10 -> 5 -> 1。 动态调整数据样本： 第一次输入时，数据样本保持为原始状态。在后面的迭代过程中，首先执行降维和 SVM 交叉验证分类，然后判断是否需要进一步降维。如果需要，则对此刻的样本进行动态调整，将上一次降维后的样本数据输出作为下一次 GPLVM 降维操作的输入。 GPLVM 降维优势 与其他非线性降维方法不同，GPLVM 不仅关注保持数据空间原有的局部距离，还侧重于在潜变量空间内分离原数据空间中距离较远的点。通过添加反向约束，GPLVM 同样实现了对原空间局部距离的保持。

首先打开GUI，与其他方法相比，我设计的图形用户界面更加直观易用。

提供了使用最小均方算法(LMS)和递归最小二乘算法(RLS)进行数字信号处理系统辨识的MATLAB代码实现。这两种算法是自适应滤波领域的核心技术，被广泛应用于系统建模和参数估计。