【B116】基于Matlab PCA算法手写数字识别

文件编号：B116

文件大小：38M

开发环境：Matlab2020

猿创承诺：该项目亲测正常运行，提供部署视频，需远程调试部署需另外收费，确保正常使用，不能正常使用全额退款。

简要概述：利用PCA算法识别手写数字可以取得较好的结果，这是建立在数字特征不停地训练基础之上的。不同人有不同的书写风格，所以要采集更多的样本特征，这些才能使识别结果更精确。

PCA算法是基于图像重构的方法进行图像特征识别的。内有训练样本、多个测试图片以及文档说明。 

识别步骤：

① 选择训练样本 

② 计算样本平均数字特征，数字特征空间 

③ 读取待识别数字，进行连通分量分割，确定需要识别数字个数 

④ 通过判别式进行分类

PCA算法的优缺点：

优点：方便，简单易于实现，识别率高；可以不断学习，不断训练，以提高精度。

缺点：对样本分辨率有严格要求，必需相同规格，才能进行特征线性化；需要事先有样本库，需要一定量的训练时间。

按需写作：

演示视频：

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运行效果：

远程协助：

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我们提供完整项目文件清单如下：

文件目录

 ├ 1.项目源码

 ├ 2.运行截图

 └ 3.演示视频