2022年模式识别课matlab数字识别程序 .pdf

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1、名称：模式识别题目：数字 3和 4的识别精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 1 页，共 6 页实验目的与要求：利用已知的数字样本3 和 4 ，提取样本特征，并确定分类准则，在用测试样本对分类确定准则的错误率进行分析。进一步加深对模式识别方法的理解，强化利用电脑实现模式识别。实验原理：1.特征提取原理: 利用 MATLAN 软件把图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。由于“3”的下半部分在横轴上的投影比“4”的下半部分在横轴上的投影宽，所以可以统计3 4在横轴上投影的1的个数作为一个特征。又由于4中间纵向比 3的中间 1的个数

2、多，所以可以统计4和 3中间区域 1的个数作为另外一个特征，又考虑4的纵向可能会有点偏，所以在统计一的个数的时候，取的范围稍微大点，但不能太大。2.分类准则原理：利用最近邻对测试样本进行分类实验步骤1.利用 MATLAN 软件把前30 个图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。2.利用上述矩阵生成特征向量3.利用 MATLAN 软件把后5 个图片变为一个二维矩阵，然后对该矩阵进行二值化处理。4.对测试样本进行分类，用F 矩阵表示结果，如果是1表示分类正确， 0表示分类错误。5.对分类错误率分析实验原始程序：f=zeros(5,2) w=zeros(35,2) q=zeros(35,2

3、) for i=1:35 filename_1=D:MATLAB6p5toolboximagesimdemos3 filename_2=.bmp a= num2str (i) b=strcat(filename_1,a) c=strcat(b,filename_2) d=imread(c) e=im2bw(d) n=0 for u=1:20 m=0 for t=32:36 if(e(t,u)=0) m=m+1 end end if(m5) n=n+1 end end w(i,1)=n 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页，共 6

4、页n=0 for u=1:36 for t=10:18 n=n+e(u,t) end end w(i,2)=n filename_1=D:MATLAB6p5toolboximagesimdemos4 filename_2=.bmp a= num2str(i) b=strcat(filename_1,a) c=strcat(b,filename_2) d=imread(c) e=im2bw(d) n=0 for u=1:20 m=0 for t=32:36 if(e(t,u)=0) m=m+1 end end if(m5) n=n+1 end end q(i,1)=n n=0 for u=1:3

5、6 for t=10:18 n=n+e(u,t) end end q(i,2)=n end z=zeros(5,2) x=zeros(5,2) for i=1:5 filename_1=D:MATLAB6p5toolboximagesimdemos3 filename_2=.bmp a= num2str (i+35) b=strcat(filename_1,a) c=strcat(b,filename_2) 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 3 页，共 6 页d=imread(c) e=im2bw(d) n=0 for u=1:20

6、m=0 for t=32:36 if(e(t,u)=0) m=m+1 end end if(m5) n=n+1 end end z(i,1)=n n=0 for u=1:36 for t=10:18 n=n+e(u,t) end end z(i,2)=n filename_1=D:MATLAB6p5toolboximagesimdemos4 filename_2=.bmp a= num2str (i) b=strcat(filename_1,a) c=strcat(b,filename_2) d=imread(c) e=im2bw(d) n=0 for u=1:20 m=0 for t=32:

7、36 if(e(t,u)=0) m=m+1 end end if(m5) n=n+1 end end x(i,1)=n n=0 for u=1:36 精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 4 页，共 6 页for t=10:18 n=n+e(u,t) end end x(i,2)=n end d1=10000*ones(5,2) d2=10000*ones(5,2) for i=1:5 for j=1:35 a=(w(j,1)-z(i,1)*(w(j,1)-z(i,1)+(w(j,2)-z(i,2)*(w(j,2)-z(i,2) b=(q

8、(j,1)-z(i,1)*(q(j,1)-z(i,1)+(q(j,2)-z(i,2)*(q(j,2)-z(i,2) if(ad1(i,1) d1(i,1)=a end if(bd1(i,2) d1(i,2)=b end end if(d1(i,1)c) d2(i,1)=c end if(d2(i,2)d) d2(i,2)=d end end if(d2(i,1)d2(i,2) f(i,2)=1 End End 实验结果：精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 5 页，共 6 页错误率为0.1，符合要求。心得体会：通过本次实验， 使我们对模式识别有了更进一步的理解，并基本掌握了用电脑实现简单的模式识别，到达了实验目的。精选学习资料 - - - - - - - - - 名师归纳总结 - - - - - - -第 6 页，共 6 页