多路识别算法的 MATLAB 实现

多路识别算法的 MATLAB 实现

多路识别算法是指利用不同的特征提取和分类器组合的方法，以提高识别率。在该算法中，每种特征提取和分类器都被称为一条路径，因此其名称为“多路径识别算法”。

在 MATLAB 中实现多路识别算法需要依次完成以下几个步骤：

1. 数据集准备：首先需要从已有数据集中选取适当数据作为训练集和测试集，并将它们读入 MATLAB 。

2. 特征提取：特征提取是多路识别算法中最为关键的步骤之一。对于每条路径都需要选择相应的特征提取算法来提取出数据中的重要特征。本文以图像分类为例，主要使用了 HOG 特征提取算法。

3. 分类器训练：为每条路径选择相应的分类器，可以选择 SVM、KNN 或者神经网络等分类器，并利用训练集训练分类器。

4. 测试：对测试集进行测试，并计算出识别率。

下面是一个简单的示例代码，该代码实现了对手写数字图片的识别，其中包括了两条路径，分别使用 HOG 特征提取算法和 PCA 特征提取算法，使用 SVM 分类器进行分类。

% 读取数据集
load('mnist.mat')