2022年模式识别课matlab数字识别程序 .docx
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1、精选学习资料 - - - - - - - - - 名称:模式识别名师归纳总结 题目:数字3和4的识别第 1 页,共 6 页- - - - - - -精选学习资料 - - - - - - - - - 试验目的与要求:利用已知的数字样本3 和 4,提取样本特点,并确定分类准就,在用测试样本对分类确定准就的错误率进行分析;进一步加深对模式识别方法的懂得,强化利用电脑实现模式识别;试验原理:1.特点提取原理 : 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
2、一个特点;又由于4中间纵向比3的中间1的个数多,所以可以统计4和3中间区域1的个数作为另外一个特点,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,取的范畴略微大点,但不能太大;2.分类准就原理:利用最近邻对测试样本进行分类试验步骤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点向量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,假如是1表示分类正确, 0表示分类错误;5.对分类错误率分析试验原始程序:f=zeros5,2 w=zer
3、os35,2 q=zeros35,2 for i=1:35 filename_1=D:MATLAB6p5toolboximagesimdemos3 filename_2=.bmp a= num2str i b=strcatfilename_1,a c=strcatb,filename_2 d=imreadc e=im2bwd n=0 for u=1:20 m=0 for t=32:36 ifet,u=0 m=m+1 end end ifm5 n=n+1 end end wi,1=n 名师归纳总结 - - - - - - -第 2 页,共 6 页精选学习资料 - - - - - - - - -
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