MATLAB脱机手写体字符识别系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现脱机手写体字符识别，涵盖图像预处理、特征提取及多分类器（贝叶斯、K近邻）集成，支持对扫描字符图像进行自动分类与性能评估。系统结构清晰，便于扩展与二次开发。

详 情 说 明

脱机手写体字符识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的脱机手写体字符识别系统，包含特征提取、多种分类算法实现和性能评估模块。系统能够处理扫描的手写字符图像，通过特征提取技术获取字符的关键特征向量，并分别使用贝叶斯分类器、K近邻分类器和最近邻分类器进行字符识别。通过交叉验证模块评估不同分类器的性能指标，为实际应用提供最优分类方案选择。

功能特性

• 图像预处理：支持灰度或二值手写字符图像的标准化处理
• 特征提取：采用多种图像特征提取技术获取字符关键特征
• 多分类器支持：

- 贝叶斯概率分类算法 - K近邻模式识别算法（可配置K值） - 最近邻模式识别算法

• 性能评估：

- 分类准确率计算 - 混淆矩阵分析 - 交叉验证性能对比

• 参数优化：基于验证结果自动推荐最佳参数配置

使用方法

1. 数据准备：准备带标签的手写字符图像训练集和待识别的测试集
2. 参数配置：设置K近邻的K值、交叉验证折数等超参数
3. 模型训练：使用训练样本集训练各分类器模型
4. 字符识别：对测试样本进行预测，输出识别结果
5. 性能分析：查看各分类器的准确率、混淆矩阵和交叉验证报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计学和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，包括数据加载与预处理、特征向量提取、三种分类器的训练与预测执行、交叉验证评估过程的管理，以及最终识别结果与性能分析报告的输出生成。