基于MATLAB的手写数字识别系统课程设计实现

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发了一个交互式手写数字识别系统。用户可通过鼠标绘制数字，系统自动进行图像预处理和特征提取，利用训练好的分类模型实现实时数字识别，界面直观友好，适合数字图像处理和模式识别课程实践。

详 情 说 明

基于MATLAB的手写数字识别系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB实现的手写数字识别系统，集成了图像预处理、特征提取和模式识别等关键技术。系统提供友好的图形用户界面，支持用户实时手写输入数字，并通过训练好的分类模型进行快速准确的识别。该系统可作为数字图像处理和模式识别课程的实践案例，帮助学生深入理解手写数字识别的完整流程。

功能特性

• 手写输入支持：提供画布界面，支持鼠标或触摸板手写输入0-9数字
• 智能预处理：自动执行图像二值化、尺寸归一化（28×28像素）和噪声去除
• 实时识别：集成训练好的分类模型，实时显示识别结果及置信度评分
• 反馈机制：支持用户对识别错误进行标注记录，为模型优化提供数据支持
• 统计分析：提供会话期间的识别准确率统计和错误类型分布分析
• 过程可视化：显示预处理后的图像和特征提取结果，便于理解处理流程

使用方法

1. 启动系统：运行主程序文件进入图形用户界面
2. 手写输入：在画布区域使用鼠标书写0-9的数字
3. 执行识别：点击识别按钮，系统将自动进行预处理和分类识别
4. 查看结果：界面将显示识别数字、置信度及处理过程中的图像
5. 反馈校正：若识别错误，可选择正确数字进行反馈记录
6. 查看统计：可通过统计功能查看当前会话的识别准确率报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox
• 硬件配置：至少4GB内存，支持鼠标输入设备
• 数据集：支持MNIST标准数据集或自定义标注数据集

文件说明

主程序文件集成了系统的核心功能模块，包括图形用户界面的创建与布局管理、鼠标事件处理与绘图功能、图像预处理流水线的完整实现、分类模型的加载与推理执行、识别结果的可视化展示、用户反馈数据的收集存储以及会话统计信息的计算与报告生成。该文件通过模块化设计将各功能组件有机整合，确保系统流程的顺畅运行。