贝叶斯定理实现图像识别

久居塔下卡萨丁King

于 2020-09-02 16:25:37 发布

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文章标签：算法概率论机器学习

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本文介绍如何利用贝叶斯定理提升图像识别的精度。通过解析贝叶斯分类公式，将像素点颜色值作为特征，实现对数字0-9的智能识别。并提供了相关源码。

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数学公式：贝叶斯定理

上篇文章我讲到了利用高中数学知识实现数字识别，但因为算法比较简单，所以精度也是比较低的。这次我们利用概率论中的数学公式来实现智能图像识别，精度也有明显提升。我们来讲一下关于贝叶斯定理。
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020090216213030.png#pic_center 这就是著名的贝叶斯分类公式了，看起来有点奇怪。P(A|B)表示在B情况下A发生的概率，我们换一种角度来看。
这样看起来就容易懂很多了。这里的特征可以是每个像素点的颜色值，类别表示数字0-9。那知道了算法就直接代入公式运算即可。
直接上源码

public class watch implements ActionListener,MouseMotionListener,MouseListener{
   Graphics g;  
   int sum;
   int[][][] gg=new int[10][500][500];
   BufferedImage bi=new BufferedImage(500,500,3); 
   Graphics gr=bi.getGraphics();
   String s;
   int[] count=new int[10];
   int[] cmp=new int[10];
   int[][][] num=new int[100][500][500];//像素的颜色

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