基于贝叶斯算法的手写数字识别

武汉工程大学计算机科学与工程学院综合设计报告设计名称：智能系统应用综合设计设计题目：基于贝叶斯判别的数字图像识别的实现与分析学生学号：专业班级：2012级智能科学与技术学生姓名：学生成绩：指导教师（职称）：完成时间：武汉工程大学计算机科学与工程学院制说明：1、报告中的第一、二、三项由指导教师在综合设计开始前填写并发给每个学生；四、五两项（中英文摘要）由学生在完成综合设计后填写。2、学生成绩由指导教师根据学生的设计情况给出各项分值及总评成绩。3、指导教师评语一栏由指导教师就学生在整个设计期间的平时表现、设计完成情况、报告的质量及答辩情况，给出客观、全面的评价。4、所有学生必须参加综合设计的答辩环节，凡不参加答辩者，其成绩一律按不及格处理。答辩小组成员应由2人及以上教师组成。5、报告正文字数一般应不少于5000字，也可由指导教师根据本门综合设计的情况另行规定。6、平时表现成绩低于6分的学生，取消答辩资格，其本项综合设计成绩按不及格处理。7、此表格式为武汉工程大学计算机科学与工程学院提供的基本格式（适用于学院各类综合设计），各教研室可根据本门综合设计的特点及内容做适当的调整，并上报学院批准。答辩记录表学生姓名：学号：班级：答辩地点：J523实验室答辩内容记录：答辩成绩合计分值各项分值评分标准实际得分合计得分备注2510在规定时间内能就所设计的内容进行阐述，言简意明，重点突出，论点正确，条理清晰。15在规定时间内能准确、完整、流利地回答教师所提出的问题。答辩小组成员（签字）：年月日成绩评定表学生姓名：学号：班级：类别合计分值各项分值评分标准实际得分合计得分备注平时表现1010遵守学习纪律，表现良好，积极完成综合设计任务，无旷课、迟到、早退等情况。设计完成情况3020按照要求完成设计内容，方案合理，功能完善，设计工作量饱满，能运用专业知识和技能去发现与解决实际问题。10在设计过程中展现出了较强的学习能力、动手实践能力、团队协作能力和创新意识。报告质量3510报告格式规范，表述清晰，章节内容组织恰当。符号统一，图表完备，符合规范要求。参考文献数量在5篇以上，格式及引用符合要求。15报告内容翔实，结构严谨合理。课题背景介绍清楚，综述充分。设计与实现等主要过程完整，论述具体透彻。能运用所学专业知识对问题加以分析和求解。无抄袭现象。10设计报告对整个设计过程进行了全面总结，体现了收获，得出了有价值的结论或结果。答辩情况2510在规定时间内能就所设计的内容进行阐述，言简意明，重点突出，论点正确，条理清晰。15在规定时间内能准确、完整、流利地回答教师所提出的问题。总评成绩指导教师评语指导教师：（签字）日期：年月日一、综合设计目的、条件、任务和内容要求：目的：本综合设计是实践教学环节中的重要项目，在于检验学生对智能科学与技术专业知识的掌握程度，提高学生综合使用所学知识的开发有效率的智能系统的能力。条件：PC机，VC++6开发环境，Matlab开发环境.内容要求：总体要求：数字识别是模式识别中的一个重要分支,在多个领域中有着非常广泛的应用,数字的识别有多种方法,本设计主要目的是要求学生使用贝叶斯判别完成对数字的识别,建立对随机模式分类方法的初步认识,并重点研究贝叶斯分类方法在数字识别领域中的具体应用.设计报告的内容要求：1、第一章应包含以下内容：有关数字识别各种算法的综述与比较，如，在某某章论述我们设计的…方法。2、在第二章给出整体设计方案，应包含：1）基于贝叶斯判别数字识别的算法伪代码。2）设计中的数据结构及其含义；3）设计中的函数原型；4）各函数之间的交互关系；5）系统中的模块划分、这些模块间的关系；6）这个整体设计方案的优点与缺点。3、在第三章给出详细设计方案，应包含：1）基于贝叶斯判别数字识别的实现代码，并有合理的注释。2）数据结构的具体实现方法及采用该方法的原因；3）设计方案中主要函数的实现方法及采用该方法的原因；4）函数之间交互关系的实现方法及采用该方法的原因；5）本详细设计方案的优点和缺点。4、在第四章给出结果与分析。应包含：基于贝叶斯判别数字识别算法对给出数字图像识别的正确率及运算效率。5、第五章对本次设计过程进行总结，应包含：1）对基于贝叶斯判别数字识别设计内容的理解；2）对完成设计任务中难点的处理过程与体会；3）对智能系统效率提升方法的理解。4）其他的体会与经验。6、中英文摘要和报告内容语言通畅、逻辑结构清晰，不含语法错误，报告文字应符合“成绩评定表中”对设计报告文字质量的基本要求。二、进度安排：2015/5/11掌握贝叶斯公式基础，了解贝叶斯分类器基础知识2015/5/12深入学习贝叶斯分类器知识以及算法实现过程2015/5/15设计程序，理清思路，完成结构设计2015/5/16完成环境配置，开始编写程序2015/5/20完善程序，优化设计2015/5/21进行答辩三、应收集资料及主要参考文献：应收集的资料：1.贝叶斯判别的基本思想、主要概念贝叶斯判别的发展过程；2.贝叶斯判别及其求解算法的国内外研究现状（包括理论研究和应用项目）主要参考文献：[1]王沫然，Matlab与科学计算（第2版）[M].北京:电子工业出版社,2003[2]李金宗，模式识别[M].北京：高等教育出版社,1994[3]冈萨雷斯，数字图像处理（第三版）[M].北京：电子工业出版社,2011四、综合设计（课程设计）摘要（中文）：以图像处理和朴素贝叶斯分类器算法为基础，利用朴素贝叶斯分类决策算法，在VS2012+OpenCV2.4.10开发环境中设计了一个手写数字识别系统。该系统采用8×8的模板对图像分成64块提取手写数字的64个特征，在二值图像数据的基础上，通过朴素贝叶斯分类器算法，对0～9这十类手写数字进行学习和分类识别。关键词：图像分类；朴素贝叶斯；手写体数字；模式识别五、综合设计（课程设计）Abstract（英文）：BasedinimageprocessingandnaiveBayesianclassifieralgorithm,asystemofhandwrittennumeralrecognitionisdesignedwithVS2012andOpenCV2.4.10developmentenvironment.Thesystemadopts8*8templateofimageistodividetheimageinto64block,andextract64charactersofhandwrittennumeralimage,itmakesuseoftwo-valuesBayesianclassifieralgorithmtolearnandrecognize0~9.Keywords：Imageclassification;naiveBayesian;handwrittennumeralimage;Patternrecognition武汉工程大学计算机科学与工程学院综合设计报告-I-目录目录...........................................................................................................................................I摘要........................................................................................................................................IIAbstract....................................................................................................................................II第一章设计背景....................................................................................................................1第二章图像分类概述............................................................................................................22.1图像预处理........................................................................................................................22.1.1图像二值化....................................................................................................................22.1.2图像空间........................................................................................................................22.2特征提取............................................................................................................................32.2.1特征值概述....................................................................................................................32.2.2提取方法........................................................................................................................32.3图像分类............................................................................................................................3第三章贝叶斯分类器设计....................................................................................................53.1基于二值数据的朴素贝叶斯分类方法............................................................................53.1.1朴素贝叶斯原理............................................................................................................53.1.2二值数据与特征............................................................................................................53.2算法描述..................................................................................