基于MATLAB的线性判别分析手写字符识别系统

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了一套完整的手写字符识别系统，通过LDA算法进行特征降维和分类。系统包含图像预处理、特征提取、分类器训练与性能评估模块，支持多种字体和尺寸的手写字符识别，具有较高的识别准确率。

详 情 说 明

基于线性判别分析（LDA）的手写字符识别系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的手写字符识别系统，核心采用线性判别分析（LDA）技术进行特征提取与分类。系统通过图像预处理、LDA降维、分类器训练和识别评估四大模块，能够高效处理并识别多种字体和尺寸的手写字符。LDA算法通过最大化类间散度与类内散度之比，提取最具判别力的特征，从而在保证较高识别准确率的同时，提供详细的识别过程分析与可视化结果。

功能特性

• 图像预处理：自动将输入的各类格式图像转为统一尺寸的灰度图，为特征提取做准备。
• LDA特征降维：利用线性判别分析对高维图像数据进行降维，保留最有效的分类特征。
• 分类器训练与识别：基于降维后的特征训练分类模型，并对测试字符进行快速、准确的类别预测。
• 结果评估与可视化：提供整体识别准确率、混淆矩阵及特征空间的可视化（二维/三维图），支持识别过程的详细报告生成。

使用方法

1. 准备数据：将训练数据集（如MNIST）与待测试的字符图像放在指定目录。支持PNG、JPG、BMP等格式。
2. 运行系统：执行主程序，系统将自动完成图像预处理、模型训练与测试识别。
3. 查看结果：获取字符预测标签、准确率统计、混淆矩阵及特征分布图等输出内容。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB
• 依赖工具包：Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox（用于图像处理与LDA计算）

文件说明

主程序文件集成了系统的核心流程控制，具体包括：驱动整个字符识别流程的启动与调度，调用图像预处理模块完成数据标准化，执行线性判别分析以进行特征降维与分类模型训练，对测试图像实施识别预测，并最终生成识别准确率、混淆矩阵及特征可视化在内的多项结果与分析报告。