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1、手写体两位数字识别,翁立波,2012年2月28日,问题提出,随着模式识别及相关理论和技术的发展，其在现实生活中也得到越来越广泛的应用。 微软推出了kinect，可以通过人脸、手势、动作进行控制以及人机交互，使得体感游戏开始进入普通家庭。 可以预见不久之后的家用电视机也将会带上这样的功能：可以用手势来操控电视频道。 那么，是否能通过临空手写数字来切换频道？ 于是提出这个问题，手写体数字识别。,2,问题简化,假设需要识别的是从0-99的频道，那么就是需要识别100类，从原问题看，需要识别的是从0-99这100类数字，且每个数字都是用一笔写成的。,3,4,数据采集,采集100类数据，每类30个，并已
2、经过二值化处理，每幅图像分辨率为170160,Figure1 some original images,5,170160,8080,8080,数据处理,Figure2 processing,6,训练与识别,对每类30张图片使用PCA进行降维 每类前25张作为训练集，后5张作为测试集 使用SVM方法进行训练和识别,Figure3 some test results,7,results,训练与识别,8,实验结果,PCA n=60,9,实验结果,PCA n=20,PCA n=40,PCA n=80,10,小结,使用PCA降维后得到的相同维度下，用linear 或者polynomial的kernel type进行训练能得到较好结果 在使用PCA分别降维至20、40、60和80后进行SVM方法训练与分类，其中在60的时候有最高正确率,11,小结,是否能够改进图像预处理来提高正确率？ 通过使用其他方法来得到更好的结果？,12,Thanks!,翁立波,2012年2月28日,