hog+svm数字识别

HOG+SVM 数字识别方法是一种基于图像特征提取和分类的数字识别方法。该方法主要包括以下步骤：

1. 数据集准备：收集一定数量的数字图像并进行标注，构建数字识别的训练集和测试集。

2. 特征提取：使用HOG（方向梯度直方图）算法对数字图像进行特征提取。HOG算法将图像分割成多个小块，计算每个块内像素梯度的方向和大小，将这些信息组成特征向量。

3. 训练SVM分类器：使用训练集对SVM分类器进行训练，得到一个能够对数字进行分类的模型。

4. 测试：使用测试集对训练好的模型进行测试，计算识别率。

HOG+SVM 数字识别方法的优点是能够在较高的精度下识别数字，但需要较长的训练时间和较复杂的算法。