使用SVM和LIBSVM进行手写数字识别

"该文档介绍了一个基于支持向量机（SVM）的手写数字识别项目，使用了MATLAB环境下的LIBSVM工具箱和LIBSVM-FarutoUltimate工具箱。项目中，300张256*256像素的手写数字图片被用于训练，每种数字有30张，最终在测试集上达到了93.3333%的识别率。" 手写字体识别是一个重要的计算机视觉任务，具有广泛应用，例如邮件分类、支票识别和自动填表等。在这个项目中，SVM作为一种有效的机器学习模型被选用来解决这个问题。SVM通过构建一个最优超平面来分隔不同类别的数据，能够处理非线性分类问题，尤其适合小规模高维数据。 首先，数据预处理是关键步骤。原始的256*256像素图片由于大小和位置的不一致，需要进行标准化处理。这包括反色、二值化以及剪裁最大数字区域，最终转化为16*16的二值图像，使得每个样本成为16*16=256个特征的向量。二值化有助于简化图像结构，降低计算复杂性。 接下来，项目采用了径向基函数（RBF）作为SVM的核函数，RBF核能够有效地处理非线性问题。同时，遗传算法（GA）用于参数优化，寻找最佳的惩罚参数C和核函数参数γ。在本案例中，最佳参数组合为（16.4093, 6.7426），这个参数设置使得SVM在训练集上达到100%的识别率。 最后，预处理后的测试集样本输入到训练好的SVM模型中进行识别。尽管训练集上表现完美，但在测试集上，识别率略低，为93.33%，表明可能存在过拟合或泛化能力的问题。两个错误识别的例子是1被误识别为7，9也被误识别为7，这可能源于数字形状的相似性以及训练数据的局限性。 这个项目展示了如何利用SVM和图像预处理技术实现手写数字识别，虽然存在一定的识别误差，但整体效果良好。为了提高识别准确率，可以尝试增加训练数据，调整SVM参数，或者引入更复杂的特征提取方法，如局部二值模式（LBP）或卷积神经网络（CNN）。