基于多方法融合的手写体数字识别系统MATLAB实现

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了手写体数字0-9的自动识别，集成了贝叶斯分类器和BP神经网络算法，支持数据预处理、模型训练与性能评估，同时提供单张图像测试和批量图像识别功能，便于算法对比与性能分析。

详 情 说 明

基于多方法融合的手写体数字识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的手写体数字识别系统，集成了贝叶斯分类器与BP神经网络两种核心算法。系统支持从数据预处理到模型训练、性能评估以及实际图像识别的全流程操作，旨在通过对比分析不同算法的性能表现，为手写体数字识别任务提供可靠的解决方案。适用于机器学习教学研究以及实际应用部署场景。

功能特性

• 多算法集成：同时实现基于概率统计的贝叶斯分类器和基于误差反向传播的BP神经网络
• 完整处理流程：包含数据预处理（二值化、尺寸归一化、特征提取）、模型训练、性能评估等环节
• 多样化测试支持：支持单张图像测试和批量图像识别功能
• 可视化分析：提供识别结果对比展示、分类置信度显示及ROC曲线等性能评估图表
• 多格式兼容：支持.mat数据文件及.png/.jpg图像格式的输入输出

使用方法

1. 数据准备：将MNIST数据集或自定义手写数字图像放置于指定目录
2. 模型训练：运行训练脚本，系统将自动完成数据预处理和模型参数学习
3. 性能评估：查看生成的准确率、混淆矩阵等评估指标对比两种算法性能
4. 图像识别：使用训练好的模型进行单张或批量图像识别测试
5. 结果分析：通过可视化界面查看识别结果和分类置信度分布

系统要求

• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 硬件配置：至少4GB内存，支持矩阵运算的CPU
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox、Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主程序文件承担着系统核心调度功能，负责整合数据预处理模块、模型训练引擎和结果可视化组件。具体实现了算法选择控制、数据处理流程管理、模型性能对比分析以及用户交互界面生成等关键任务，确保整个识别系统各模块协调运行。