基于机器学习的手写数字识别系统设计与实现

作     者：李怡轩 LI Yi-xuan

作者机构：渭南师范学院渭南714000 

出 版 物：《微型电脑应用》 (Microcomputer Applications)

年 卷 期：2018年第34卷第8期

页      码：78-81页

摘      要：针对传统的手写数字识别准确率低的缺点,将机器学习方法引入手写数字识别。提取数字图像的水平交点、垂直交点和对角交点作为手写数字图像的特征向量,建立手写数字模板矩阵,通过计算待识别图像和模板矩阵的欧式距离和后验概率,从而实现手写数字识别。研究结果表明,机器学习方法手写数字识别的精度可以高达97.63%,为手写数字识别提供新的方法和途径。

主 题 词：机器学习 手写数字 贝叶斯分类器 欧式距离 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-757X.2018.08.024

馆 藏 号：203319935...