matlab实现汉字识别-SVM算法

matlab实现汉字识别-SVM算法

随着人工智能的发展，图像识别技术得到了广泛应用。其中，汉字识别是语言处理和计算机视觉领域中的一项重要任务。本文将介绍如何使用 matlab 实现 SVM 算法进行汉字识别。

一、数据集准备

我们使用CASIA-HWDB1.0汉字数据库作为训练数据集。该数据集包含3755个手写汉字字符，每个字符有原始图像和二值化图像两个版本。其中，原始图像大小为9696，二值化图像大小为3232。因此，我们需要对原始图像进行降采样和二值化处理后才能进行识别。

二、数据预处理

在对原始图像进行降采样和二值化处理之后，我们需要提取出每个字符的特征向量。在本文中，我们选择使用 HOG 特征来描述每个字符的形态。HOG 特征是通过统计图像中各个局部区域的梯度直方图而得到的，具有较好的旋转不变性和局部不变性。

代码：

% 读入图像
img = imread('..\data\original_img.png'