MATLAB识别手写数字。

简介：
一、课题题目：基于MATLAB的手写数字识别系统 二、课题介绍 手写数字识别属于模式识别领域的一个关键分支，其核心任务在于探索如何运用计算机自动辨识纸面上的手写阿拉伯数字。简而言之，这项任务旨在识别出十个阿拉伯数字，然而由于书写清晰度、个人书写习惯或其它因素的影响，手写体数字的形态、尺寸、明暗程度以及位置往往存在显著差异。通常情况下，手写数字识别过程包含三个主要阶段：预处理、特征提取和分类识别。手写数字识别的应用前景十分广阔，广泛应用于表格中数值的自动识别、汽车车牌上的数字自动捕捉以及成绩单的数字化处理。实现数字的自动化识别能够极大地提升人们的工作效率和生活便利性。该领域的研究具有重要的学术价值：一方面，阿拉伯数字作为全球通用的符号体系，与对手写数字识别的研究无关，这为各国研究者提供了一个公平且开放的平台，鼓励他们自由地发挥智慧并互相交流观点；另一方面，由于可识别类别数量相对较少（仅为0到9十个类别），有助于进行深入分析和验证新的理论方法。在这一领域中，人工神经网络是典型的例子，许多人工神经网络模型都以手写数字识别作为具体的实验平台，用于验证理论有效性以及评估各种方法的优缺点。目前，用于数字识别的算法种类繁多，主流算法主要集中于统计学、聚类和分类方法之中，例如Bagging算法、支持向量机算法以及神经网络等。手写数字识别所面临的主要挑战在于：首先，不同数字之间存在显著的相似性特征，但字形差异却不明显；其次，尽管只有十种不同的数字类型（0到9），但单个数字的笔画相对简单且写法存在较大差异；最后，手写体数字可能存在断笔或毛刺现象，这些因素都会对识别精度产生负面影响。本文选取了分类算法中的决策树算法、支持向量机算法以及神经网络三种方法对MNIST数据集进行手写数字识别实验并进行了分类效果比较分析。