基于MATLAB手写体数字识别程序设计

手写体识别由于其实用性,一直处于研究进步的阶段,本文主要针对的是对0-9十个手写数字体脱机识别,在Matlab中对样本部分为进行16特征的提取,分别采用最小距离法,最近邻法,KNN法以及BP神经网络算法进行0-9十个数字进行识别,得到每类的分类结果以及各种方法的识别准确率,比较各种方法的优缺点,最后分析比较结果,得出分类结论。1.引言本文先是以统计学的方法进行数字识别。识别的数字是从0到9并利用图象处理软件把这些数字处理成相同大小32*32的二值图。将图像转换为文本格式存储,文档中只包含0和1,共计1934个样本,每类样本数目大致200个,测试样本共计946个。