基于matlab汉字识别

基于Matlab的汉字识别一般分为以下步骤：

1. 数据预处理：包括二值化、去噪、字符切割等；
2. 特征提取：提取汉字图像的特征，如Hu矩、Zernike矩等；
3. 特征选择：对提取到的特征进行选择，选取最具有代表性的特征；
4. 分类器设计：根据选取到的特征，设计分类器，常见的有支持向量机（SVM）、神经网络（NN）等；
5. 模型训练和测试：利用训练集训练分类模型，并用测试集进行测试。

在这个过程中，需要注意的是数据集的质量对于汉字识别的准确性非常重要，需要充分考虑不同字体、字号、字形等因素的影响。同时还需要不断优化算法和调整参数，以提高识别准确率。