MATLAB手写数字识别系统：贝叶斯判别算法实现

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发了手写数字识别系统，采用朴素贝叶斯判别方法对0-9手写数字进行分类。系统包含图像预处理、特征提取和分类识别三大核心模块，通过二值化和尺寸归一化处理提升识别准确率。

详 情 说 明

基于朴素贝叶斯判别的手写体数字识别系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的手写体数字识别解决方案，采用贝叶斯判别方法对0-9的手写数字进行分类识别。系统通过图像预处理、特征提取和概率统计建模，实现了高准确率的手写数字自动识别，可广泛应用于文档数字化、表格识别等场景。

功能特性

核心功能模块

• 图像预处理模块：对输入的手写数字图像进行标准化处理，包括二值化、尺寸归一化、去噪等操作
• 特征提取模块：从预处理后的图像中提取有效的数字特征向量
• 朴素贝叶斯分类器：构建基于概率统计的判别模型，实现数字类别的概率预测
• 性能验证模块：通过交叉验证等方式评估分类器的准确率和可靠性

输入输出规格

输入支持：

• 训练数据：包含0-9手写数字的标准样本图像集（如MNIST数据集格式）
• 测试数据：待识别的手写数字图像，支持JPG、PNG、BMP等常见格式
• 图像规格：建议28×28像素灰度图像，系统具备自动尺寸调整功能

输出内容：

• 分类结果：识别出的数字类别（0-9）
• 概率分布：每个数字类别的后验概率值
• 置信度评估：识别结果的置信度评分
• 性能报告：准确率、召回率、F1-score等评估指标

使用方法

1. 数据准备：准备训练数据集和待识别的测试图像
2. 模型训练：运行训练脚本来构建朴素贝叶斯分类模型
3. 数字识别：加载训练好的模型对新手写数字图像进行识别
4. 性能评估：使用验证模块评估模型在各指标上的表现

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 建议内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制流程，主要包括整个识别系统的初始化设置、图像预处理流程的调度管理、特征提取算法的执行控制、朴素贝叶斯分类器的训练与预测功能，以及最终识别结果的可视化输出和性能评估报告的生成。