模式识别课matlab数字识别程序

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1、名称:模式识别题目:数字‘3’和‘4’的识别实验目的与要求:利用已知的数字样本(3和4),提取样本特征,并确定分类准则,在用测试样本对分类确定准则的错误率进行分析。进一步加深对模式识别方法的理解,强化利用计算机实现模式识别。实验原理:1.特征提取原理:利用MATLAN软件把图片变为一个二维矩阵,然后对该矩阵进行二值化处理。由于“3”的下半部分在横轴上的投影比“4”的下半部分在横轴上的投影宽,所以可以统计‘3’‘4’在横轴上投影的‘1’的个数作为一个特征。又由于‘4’中间纵向比‘3’的中间‘1’的个数多

2、,所以可以统计‘4’和‘3’中间区域‘1’的个数作为另外一个特征,又考虑‘4’的纵向可能会有点偏,所以在统计一的个数的时候,取的范围稍微大点,但不能太大。2.分类准则原理:利用最近邻对测试样本进行分类实验步骤1.利用MATLAN软件把前30个图片变为一个二维矩阵,然后对该矩阵进行二值化处理。2.利用上述矩阵生成特征向量3.利用MATLAN软件把后5个图片变为一个二维矩阵,然后对该矩阵进行二值化处理。4.对测试样本进行分类,用F矩阵表示结果,如果是‘1’表示分类正确,‘0’表示分类错误。5.对分类错误率

3、分析实验原始程序:f=zeros(5,2)w=zeros(35,2)q=zeros(35,2)fori=1:35filename_1='D:MATLAB6p5toolboximagesimdemos3'filename_2='.bmp'a=num2str(i)b=strcat(filename_1,a)c=strcat(b,filename_2)d=imread(c)e=im2bw(d)n=0foru=1:20m=0fort=32:36if(e(t,u)==0)m=m+1endendif(

4、m<5)n=n+1endendw(i,1)=nn=0foru=1:36fort=10:18n=n+e(u,t)endendw(i,2)=nfilename_1='D:MATLAB6p5toolboximagesimdemos4'filename_2='.bmp'a=num2str(i)b=strcat(filename_1,a)c=strcat(b,filename_2)d=imread(c)e=im2bw(d)n=0foru=1:20m=0fort=32:36if(e(t,u)==0)m

5、=m+1endendif(m<5)n=n+1endendq(i,1)=nn=0foru=1:36fort=10:18n=n+e(u,t)endendq(i,2)=nendz=zeros(5,2)x=zeros(5,2)fori=1:5filename_1='D:MATLAB6p5toolboximagesimdemos3'filename_2='.bmp'a=num2str(i+35)b=strcat(filename_1,a)c=strcat(b,filename_2)d=imread(

6、c)e=im2bw(d)n=0foru=1:20m=0fort=32:36if(e(t,u)==0)m=m+1endendif(m<5)n=n+1endendz(i,1)=nn=0foru=1:36fort=10:18n=n+e(u,t)endendz(i,2)=nfilename_1='D:MATLAB6p5toolboximagesimdemos4'filename_2='.bmp'a=num2str(i)b=strcat(filename_1,a)c=strcat(b,filenam

7、e_2)d=imread(c)e=im2bw(d)n=0foru=1:20m=0fort=32:36if(e(t,u)==0)m=m+1endendif(m<5)n=n+1endendx(i,1)=nn=0foru=1:36fort=10:18n=n+e(u,t)endendx(i,2)=nendd1=10000*ones(5,2)d2=10000*ones(5,2)fori=1:5forj=1:35a=(w(j,1)-z(i,1))*(w(j,1)-z(i,1))+(w(j,2)-z(i,2))*(

8、w(j,2)-z(i,2))b=(q(j,1)-z(i,1))*(q(j,1)-z(i,1))+(q(j,2)-z(i,2))*(q(j,2)-z(i,2))if(a

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