基于MATLAB的贝叶斯判别分析手写数字识别系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了一个基于贝叶斯判别分析的手写数字识别系统，支持28×28像素图像的预处理（灰度化、二值化、降噪）和分类模型训练，适用于自动化数字识别任务。

详 情 说 明

基于贝叶斯判别分析的手写数字识别系统

项目介绍

本项目实现了一个利用贝叶斯判别分析算法的自动化手写数字识别系统。系统能够对28×28像素的手写数字图像进行智能识别，输出对应的数字分类结果（0-9）。核心算法基于贝叶斯统计理论，通过计算最大后验概率实现高精度分类。

功能特性

• 图像预处理：支持灰度化、二值化和降噪处理，提升图像质量
• 模型训练：基于训练数据集建立贝叶斯分类模型，计算先验概率和特征条件概率
• 特征处理：提取图像特征向量并进行有效的特征降维
• 智能识别：使用贝叶斯判别函数计算后验概率，输出识别结果和置信度
• 性能评估：提供准确率、召回率、F1-score等评估指标及混淆矩阵分析

使用方法

数据准备

• 训练数据：MNIST手写数字数据集或自定义格式的28×28像素灰度图像集
• 测试数据：单张或多张28×28像素手写数字灰度图像（PNG、JPG格式）

运行流程

1. 准备训练数据和测试数据
2. 运行主程序进行模型训练和测试
3. 查看识别结果和性能评估报告

输出结果

• 单个数字分类标签或批量识别结果数组
• 每个识别结果的概率置信度得分（0-1）
• 模型在测试集上的性能评估指标
• 分类结果的混淆矩阵分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 统计学工具箱
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能集成，包括图像预处理模块的调用、贝叶斯分类模型的训练过程、特征提取与降维操作的执行、手写数字识别功能的具体实现，以及最终识别性能的评估与分析。该文件作为整个系统的控制中心，协调各模块协同工作，确保识别流程的完整执行。