模式识别的实验报告word版本

模式识别 模式识别实验报告 1. 初始化样品特征库及获得待测手写数字的特征矩阵 //函数的声明部分 GetFeature.h #include "Cdib.h" struct pattern//pattern结构体，保存某个数字类别(0～9)的所有样品特征 { int number;//该手写数字样品个数 double feature[200][25];//各样品特征，每类手写数字最多有200个样品，每个样品有25个特征 }; 《模式识别实验报告》 模式识别是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，它涉及对数据进行分析和分类，以识别出潜在的模式或规律。在本实验报告中，我们将聚焦于一个具体的应用场景：识别手写数字。实验的核心是通过初始化样品特征库，并获取待测手写数字的特征矩阵来实现这一目标。 我们要理解“pattern”结构体的定义。这个结构体用于保存0至9每个数字类别的样本特征。每个样本由一个二维数组`feature[200][25]`表示，其中200代表每类最多可以有200个样本，而25则代表每个样本有25个特征。这些特征通常是反映手写数字形状、笔画和结构的关键指标，比如像素的灰度值、形状的边缘信息等。 接下来，我们看到一个名为`GetFeature`的类，它继承自`CDib`类。`GetFeature`类包含了手写数字的特征库`pattern[10]`，以及一个`testsample[25]`数组，用于存储待测手写数字的特征。此外，还有表示数字宽度、高度和行字节数的变量，这些对于定位和处理图像至关重要。 在`GetFeature`类中，有几个关键的成员函数： 1. `Save(int cls)`：这个函数用于将手写数字保存到指定的类别（0到9）中。保存的过程可能涉及到特征的提取和比较，以确保每个类别的样本不重复。 2. `Saveable(int cls)`：此函数用于检查新的手写数字是否可以被添加到特定类别中，避免特征重复。 3. `Cal(int row, int col)`：这个函数计算5x5小区域内黑色像素的比例，这是计算特征的一个步骤。它可以用来量化图像中某个区域的暗度，从而捕捉手写数字的形状信息。 4. `SetFeature()`：这个函数负责计算手写数字的特征并将它们存储在`testsample`数组中。特征的计算可能包括像素的统计分析、边缘检测或其他图像处理技术。 5. `GetPosition()`：这个函数搜索并确定手写数字在图像中的位置，找到其顶部、底部、左边和右边的边界，这对于后续的特征提取非常关键。 通过对这些函数的实现，我们可以逐步地识别和处理手写数字。`GetPosition()`函数找到数字的边界，然后`SetFeature()`函数根据这些边界信息计算特征。特征计算可能包括将图像分割成5x5的小区域，然后使用`Cal()`函数计算每个区域的黑像素比例，形成特征向量。这些特征可以用来训练分类器，如支持向量机（SVM）或神经网络，以便对新的手写数字进行识别。 模式识别实验的目标是建立一个能够有效识别手写数字的系统，这通常需要大量的训练数据、特征选择和模型优化。通过这个实验，学生不仅可以学习到模式识别的基本原理，还能掌握实际的图像处理和机器学习技术。这个过程不仅锻炼了编程技能，也加深了对人工智能和数据科学的理解。