SVM手写数字识别：流程、代码与实现详解

本资源文档详细介绍了基于支持向量机(SVM)的手写数字识别系统的开发过程。主要内容包括以下几个方面： 1. 研究内容：该课题主要关注如何利用SVM算法对手写数字进行识别。研究者设计了一个完整的系统，包括图片预处理、模型建立和测试样本的识别。 2. 系统流程：系统流程图展示了整个过程，从图片采集到最终的识别结果，涉及到预处理阶段（如反色处理、二值化和区域裁剪）、标准化处理（转化为16×16像素的黑白图像）以及特征提取。 3. 硬件与软件环境：硬件上使用了Intel Core i7处理器和Windows 10操作系统；软件环境则是MATLAB，用于实现SVM算法和图像处理。 4. 数据集：训练集包含50幅手写数字图片，每数字有5幅，每图50×50像素；测试集包含30幅手写数字，每数字3幅，同样尺寸。 5. 特征提取：通过标准化处理，确保所有数字图像统一为黑底白字，便于后续处理。每个16×16像素的图像用256个二进制数字表示。 6. 分类方法：支持向量机(SVM)被选为分类器，其目标是找到一个最优的决策边界，使得新样本可以准确分类。使用MATLAB的svmpredict函数进行预测，将测试集标签与训练好的模型进行比较。 7. 程序代码：文档提供了部分关键代码片段，如图片预处理函数，用于图像反色、二值化和标准化操作。 这份文档提供了从数据准备、特征提取到模型训练和应用的完整流程，对于理解和实践基于SVM的手写数字识别技术具有很高的参考价值。