本资源提供了一套用于识别手写数字的MATLAB代码。包含预处理、特征提取及分类算法实现等模块，适用于科研与教学用途。
**一、课题题目：基于MATLAB的手写数字识别系统**
**二、课题介绍**
手写数字识别是模式识别领域的一个重要分支，研究的核心问题是利用计算机自动识别人手写的阿拉伯数字。由于书写习惯和个人差异等因素的影响，手写体的性状、大小和深浅等特征会有较大变化。通常来说，手写体识别包括预处理、特征提取和分类识别三个阶段。
手写数字识别具有广泛的应用前景，可用于表格中数字的自动识别、汽车牌照中的数字读取以及成绩单解析等领域。实现这一技术能显著提高工作效率并简化日常生活。该领域的研究还具备重要的理论价值：一方面，由于阿拉伯数字是全球通用的标准符号，对手写体的研究不受文化背景限制，为各国研究人员提供了一个平等交流和展示成果的平台；另一方面，手写数字仅包含0到9十个类别，这有利于深入分析及验证新的算法模型的有效性。例如，在人工神经网络领域中，许多研究都以手写数字识别作为实验基础。
当前主要使用的主流算法包括统计、聚类以及分类等方法，如Bagging算法和支持向量机（SVM）算法等。然而，由于数字之间的相似性和书写方式的多样性等原因，对手写体进行准确识别仍面临挑战。本段落选取决策树、支持向量机和神经网络三种不同的分类模型对MNIST数据集中的手写数字进行识别，并对其性能进行了比较分析。
5星
