基于libsvm的手写字体识别——模式识别结业论文

"这篇研究生模式识别结业论文主要探讨了基于libsvm的手写字体识别，涵盖了SVM（Support Vector Machine，支持向量机）的基本原理和MATLAB中SVM的实现，以及与MATLAB自带svm函数的区别。" 一、模式识别与手写字体识别 模式识别是计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，它涉及到从数据中自动识别并学习模式的过程。在手写字体识别中，目标是训练一个系统能够识别和理解人类书写的数字或字符。在这个项目中，作者使用libsvm库来实现这一功能，libsvm是一个广泛使用的开源SVM库，提供了多种SVM模型和灵活的参数调整。 二、SVM基本原理 SVM是一种监督学习算法，它通过找到一个最大边距的超平面来分割不同类别的数据。在低维空间中难以线性分离的数据，SVM通过非线性映射到高维空间使其变得可分。这个映射过程由核函数完成，无需知道具体映射函数的表达式。常见的核函数包括线性核、多项式核、径向基函数（RBF）和二层神经网络核。其中，RBF核是最常用的一种，因为它能有效地处理非线性问题。 三、MATLAB与libsvm的差异 1. 模型支持：MATLAB内置的svm函数只提供C-SVC分类模型，而libsvm提供了更多选项，如nu-SVC、one-class SVM和两种支持向量回归模型（epsilon-SVR和nu-SVR）。 2. 应用范围：MATLAB的svm仅限于分类任务，而libsvm则同时支持分类和回归任务。 3. 参数调整：libsvm允许更复杂的参数优化，以适应不同问题的需求，提供更多的自由度。 四、实验流程与评估 实验过程中，作者可能经历了以下几个步骤：数据预处理（如归一化、降噪）、特征提取、SVM模型训练、交叉验证以及性能评估（如准确率、召回率、F1分数等）。通过这些步骤，作者实现了手写数字图像的识别系统，并对其性能进行了分析。 总结，这篇论文深入探讨了SVM在模式识别中的应用，特别是对手写字体识别的实践。通过libsvm库，作者展示了如何利用SVM解决实际问题，并对比了与MATLAB内置工具的不同之处，对于理解和应用SVM技术具有很好的参考价值。