基于MATLAB的手写数字识别系统开发项目

资 源 简 介

本项目利用MATLAB构建了一套完整的手写数字识别系统，涵盖数据预处理、模型训练与测试评估模块。系统通过对100幅手写数字图像进行标准化处理与数据集划分，实现了对0-9手写数字的自动识别。

详 情 说 明

手写数字识别系统

项目介绍

本项目基于MATLAB开发，旨在构建一个能够自动识别0-9手写数字的图像识别系统。系统采用完整的机器学习流程，涵盖数据预处理、模型训练与测试评估三大核心模块。通过对100幅手写数字图像进行标准化处理和特征提取，利用支持向量机或神经网络等分类算法进行训练，最终实现对未知手写数字图像的准确识别与分类。

功能特性

• 数据预处理：对手写数字图像进行灰度化、尺寸归一化（统一调整为28x28像素）等操作，为特征提取做准备。
• 特征提取：提供HOG特征或直接像素特征提取方法，将图像转换为分类器可处理的数值特征向量。
• 模型训练：使用提取的特征和对应标签，训练SVM分类器或神经网络模型，构建数字识别模型。
• 性能评估：在测试集上评估模型性能，输出识别准确率报告及混淆矩阵，进行可视化分析。
• 单图预测：支持加载单张手写数字图片，输出模型预测的数字结果及置信度。

使用方法

1. 准备数据：将所有手写数字图像（JPG/PNG格式）放置在项目指定数据文件夹内，并确保有对应的真实标签数据。
2. 运行主程序：在MATLAB中打开项目，运行main.m主脚本文件。
3. 查看结果：程序运行完毕后，将在命令行窗口显示模型在测试集上的整体准确率。同时，会生成混淆矩阵图等可视化结果，并可根据提示进行单张图片的预测测试。

系统要求

• 软件平台：需要安装MATLAB（推荐R2018a或更高版本）。
• 必要工具箱：确保安装MATLAB的统计和机器学习工具箱、图像处理工具箱。

文件说明

主程序脚本整合了系统从数据加载到最终评估的全流程核心功能。具体包括：读取图像数据与标签、执行图像预处理操作、提取图像特征、划分训练集与测试集、使用选定算法训练分类模型、评估模型性能并生成准确率报告与混淆矩阵、提供交互界面用于单张手写数字图像的识别演示。