基于QT&C++实现的手写字符识别系统源码

资源摘要信息: 本项目是一个基于最小错误率和Fisher线性分类器的手写字符识别系统，使用QT和C++实现。该系统可用于计算机相关专业的课程设计、毕业设计，也可以作为个人学习进阶的参考。项目代码经过测试并确保可运行，平均答辩评审分数达到96分。代码文件名称为ori_code_vip。 项目知识点详细说明： 1. 手写字符识别系统的概念与应用场景： 手写字符识别系统是一种能够将手写文本转换为可编辑文本的软件系统。它在数据录入、手写文本分析、智能交互等领域有着广泛应用。例如，邮政系统通过识别邮政编码来自动分拣邮件，银行系统利用它来处理支票上的数字。 2. Fisher线性分类器（Fisher Linear Discriminant, FLD）的原理与应用： Fisher线性分类器是一种监督学习中的线性分类方法。它旨在找到一个超平面，以此将不同类别的数据尽可能地分开。Fisher分类器通过最大化类间距离和最小化类内距离来优化超平面。在手写字符识别中，FLD可以帮助区分不同字符的特征，提高识别的准确度。 3. 最小错误率决策方法： 最小错误率是一种决策准则，它基于错误概率最小化来选择最优的决策方案。在字符识别系统中，最小错误率决策方法可以帮助系统在多种可能的输出中选择正确字符的概率最高的那一个，从而达到减少识别错误的目的。 4. QT和C++开发环境的介绍： QT是一个跨平台的应用程序和用户界面框架，用于开发图形界面程序和开发工具。它提供了丰富的控件和接口，使得开发者可以轻松实现美观的界面设计。C++是一种广泛使用的编程语言，以其执行效率高、灵活性强而著称。QT和C++的结合，使得开发者可以创建出既高效又具有良好交互体验的应用程序。 5. 计算机专业相关的专业课程与技能： 本项目适合计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等计算机相关专业的学生、老师和企业员工。掌握这些专业的知识有助于理解和实现手写字符识别系统。例如，机器学习、模式识别、图像处理等课程知识在该项目的实现中都会涉及到。 6. 对初学者和非专业人士的友好性说明： 即便对于计算机专业的初学者或者没有深厚背景知识的非专业人士，本项目也是个很好的学习资源。项目中的代码文件名ori_code_vip表明了项目代码本身是优质的起始点，初学者可以在现有代码的基础上进行学习和修改，以实现其他功能或者扩展项目。 7. 学术及个人使用的限制说明： 资源提供者强调，该代码仅供学习参考，切勿用于商业用途。这意味着在使用这些代码时，用户应该遵守相应的版权规定和知识产权法律，尊重原作者的劳动成果。 总结： 该毕业设计项目是一个应用了统计学和机器学习中经典算法的计算机视觉应用，它不仅为计算机专业学生提供了一个实践项目的机会，还为所有有志于提高计算机视觉和机器学习应用开发技能的学习者提供了一个很好的学习案例。通过学习和使用该项目，学习者可以加深对Fisher线性分类器和最小错误率决策方法的理解，同时也能提升QT和C++编程的应用能力。