基于Matlab的手写数字识别系统设计

基于Matlab的手写数字识别系统设计

手写数字识别技术被广泛应用于各行各业，例如银行卡自动识别、邮政编码自动识别和签名验证等领域。本文介绍一种基于Matlab知识库的手写数字识别系统设计。

一、数据集准备
使用MNIST数据集，它包含60,000个用于训练的手写数字图像和10,000个用于测试的手写数字图像。我们将使用训练集中的图像来训练模型，测试集中的图像来评估模型的性能。

二、预处理
数据预处理是机器学习任务中重要的一步。在本文中，我们将对手写数字图像进行以下预处理步骤：

1. 图像二值化：将每个像素的灰度值转换为二进制值（0或1），这有助于减少特征的数量并提高算法的速度。

2. 归一化：将图像的大小调整为相同的尺寸。在MNIST数据集中，所有图像都是28x28像素大小。

3. 展开图像：将每个28x28像素的图像展开为一个长度为784的向量。这将使我们的算法更容易处理和处理，而不会失去任何信息。

代码如下：

% 读取训练集和测试集
train_images = loadMNISTImages('train-images-idx3-ub