基于Fisher线性判别分析的手写数字识别

资 源 简 介

基于Fisher线性判别分析的手写数字识别，用matlab平台实现。 总体来说，该方法在一定程度上可以实现手写数字识别，但同贝叶斯方法一样，对测试人员的书写要求有一定的规则，尽量书写规范且书写速度适当。

详 情 说 明

基于Fisher线性判别分析的手写数字识别，用matlab平台实现。该方法通过获取样本数据的投影以及投影距离的计算，实现了对手写数字的自动分类。尽管该方法相对于传统的基于统计学习的手写数字识别方法已经有了很大的改进，但是仍存在一些不足之处。例如，该方法对于测试人员的书写要求较高，需要尽量书写规范，并且书写速度不宜过快。此外，该方法对于数字的多样性和变形能力也有一定的限制，无法很好地适应复杂多变的手写数字。针对这些问题，可以考虑引入更加先进的机器学习算法，例如深度学习算法，以提高手写数字识别的准确性和鲁棒性。