matlab代码实现手写数字识别

资 源 简 介

matlab代码实现手写数字识别

详 情 说 明

手写数字识别是模式识别领域的经典案例。这里介绍一种基于骨架和交点特征的实现方法：

该方法的核心思路是将手写数字转化为骨架结构，再通过特征提取实现识别。首先对输入图像进行预处理，包括二值化、去噪等操作，然后用细化算法提取数字骨架。骨架保留了数字的主要形状特征，同时消除了笔画粗细的影响。

特征提取阶段采用直线相交法：在骨架图上划若干特定方向的直线（如水平、垂直、对角线等），计算这些直线与骨架的交点数量。同时提取数字骨架的端点作为辅助特征。这些特征组合形成特征向量，具有良好的区分度。

建立特征库时，需要收集足够多的样本数字，对每个数字计算其特征向量并存储。识别阶段只需计算待识别数字的特征向量，与特征库中的样本进行匹配（如欧氏距离比较），找出最相似的类别。

这种方法避免了复杂的神经网络结构，计算量较小，适合资源有限的环境。但在处理书写风格差异较大的样本时，可能需要更精细的特征设计或增加特征维度。