文件編號：B116

文件大?。?/strong>38M

開發(fā)環(huán)境：Matlab2020

猿創(chuàng)承諾：該項目親測正常運行，提供部署視頻，需遠程調(diào)試部署需另外收費，確保正常使用，不能正常使用全額退款。

簡要概述：利用PCA算法識別手寫數(shù)字可以取得較好的結(jié)果，這是建立在數(shù)字特征不停地訓(xùn)練基礎(chǔ)之上的。不同人有不同的書寫風(fēng)格，所以要采集更多的樣本特征，這些才能使識別結(jié)果更精確。

PCA算法是基于圖像重構(gòu)的方法進行圖像特征識別的。內(nèi)有訓(xùn)練樣本、多個測試圖片以及文檔說明。 

識別步驟：

① 選擇訓(xùn)練樣本 

② 計算樣本平均數(shù)字特征，數(shù)字特征空間 

③ 讀取待識別數(shù)字，進行連通分量分割，確定需要識別數(shù)字個數(shù) 

④ 通過判別式進行分類

PCA算法的優(yōu)缺點：

優(yōu)點：方便，簡單易于實現(xiàn)，識別率高；可以不斷學(xué)習(xí)，不斷訓(xùn)練，以提高精度。

缺點：對樣本分辨率有嚴格要求，必需相同規(guī)格，才能進行特征線性化；需要事先有樣本庫，需要一定量的訓(xùn)練時間。

按需寫作：

演示視頻：

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運行效果：

遠程協(xié)助：

溫馨提示：索煒達.猿創(chuàng)官方提供收費遠程協(xié)助，確保您項目運行成功。

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我們提供完整項目文件清單如下：

文件目錄

 ├ 1.項目源碼

 ├ 2.運行截圖

 └ 3.演示視頻