MATLAB实现基于贝叶斯决策的手写数字识别系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB开发了一个基于贝叶斯决策理论的手写数字分类器。系统通过训练学习数字特征的概率分布模型，在测试阶段应用贝叶斯公式计算后验概率，并采用最大后验概率准则实现高效准确的手写数字图像识别。

详 情 说 明

基于贝叶斯决策分类器的手写数字识别系统

项目介绍

本项目实现了一个基于贝叶斯决策理论的手写数字分类器，能够自动识别手写数字图像。系统通过训练阶段学习数字特征的概率分布模型，在测试阶段利用贝叶斯公式计算后验概率，采用最大后验概率准则对输入的手写数字图像进行分类决策。系统支持0-9共10个数字类别的识别，包含完整的训练和测试流程。

功能特性

• 智能分类识别：基于贝叶斯决策理论，实现对手写数字0-9的准确分类
• 概率输出：提供每个数字类别的后验概率值和分类置信度
• 可视化展示：支持原始测试图像与识别结果的对比显示
• 性能评估：提供准确率、混淆矩阵等分类性能指标（批量测试时）
• 灵活配置：支持先验概率设置、特征维度选择等参数调整
• 多格式支持：兼容BMP、PNG等多种图像格式的测试数据

使用方法

训练阶段

1. 准备训练数据：使用MNIST手写数字数据集或自定义手写数字图像集
2. 配置训练参数：设置先验概率、特征维度等参数
3. 执行训练：系统学习数字特征的概率分布模型

测试阶段

1. 输入测试数据：单张或多张28×28像素的手写数字灰度图像
2. 运行分类器：系统自动计算后验概率并进行分类决策
3. 查看结果：获取识别数字类别、概率值、置信度及可视化结果

批量测试

• 支持批量图像测试，自动生成准确率、混淆矩阵等性能评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：至少4GB RAM（推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据预处理、模型训练、概率计算、分类决策和结果展示等完整流程。具体实现了训练数据的加载与特征提取、概率密度模型参数估计、测试图像的后验概率计算、基于最大后验概率准则的分类判断，以及识别结果的可视化输出和性能评估指标生成。