线性判别分析方法实现的字符识别

资 源 简 介

线性判别分析方法实现的字符识别

详 情 说 明

线性判别分析（LDA）是一种经典的监督学习算法，在字符识别领域有广泛应用。其核心思想是通过将高维特征空间的数据投影到低维空间，最大化类间差异同时最小化类内差异，从而实现高效的分类。

在字符识别任务中，LDA通常经过以下步骤实现： 特征提取阶段会对原始字符图像进行预处理（如二值化、归一化），提取关键特征（如笔画方向、结构特征等）。 计算类内散度矩阵和类间散度矩阵，通过求解广义特征值问题得到最优投影方向。 将测试样本投影到判别空间后，采用最近邻等简单分类器即可完成识别。

实验表明该方法对规范印刷体字符识别效果显著，但对严重形变的手写体可能需要结合其他特征增强方法。需要注意LDA假设数据服从高斯分布，在实际应用中需验证该假设的合理性。