基于MATLAB的Fisher分类手写数字识别

于 2023-09-18 11:53:23 发布
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本文介绍如何使用MATLAB基于Fisher分类器构建手写数字识别系统。利用MNIST数据集，提取图像像素值作为特征，通过Fisher分类器进行训练和测试，最终分析分类结果并评估性能。

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手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及将手写的数字图像自动分类为相应的数字。在本文中，我们将使用MATLAB编写一个基于Fisher分类器的手写数字识别系统。

  1. 数据集准备
    我们使用MNIST数据集作为我们的训练和测试数据。MNIST数据集包含大量的手写数字图像，每个图像都有相应的标签，表示图像中的数字。我们将使用其中的一部分图像作为训练集，另一部分作为测试集。

  2. 特征提取
    在进行分类之前，我们需要从图像中提取有意义的特征。在手写数字识别中，常用的特征提取方法是使用像素值作为特征。我们将把每个图像展平为一个向量，然后使用这些向量作为特征向量。

  3. Fisher分类器
    Fisher分类器是一种经典的线性分类器，它通过计算类内散度矩阵和类间散度矩阵之间的比值来进行分类。在MATLAB中，我们可以使用classify函数来实现Fisher分类器。下面是使用Fisher分类器进行训练和测试的代码示例：

% 加载MNIST数据集
load mnist.mat

% 将图像展平为特征向量
trainingFeatures
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