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昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院學(xué)生實(shí)驗(yàn)報告〔2014—2015學(xué)年第1學(xué)期〕課程名稱:人工智能 開課實(shí)驗(yàn)室:信自樓504 2014年12月30日年級、專業(yè)、班學(xué)號姓名成績實(shí)驗(yàn)工程名稱手寫數(shù)字的識別指導(dǎo)教師王劍教師評語該同學(xué)是否了解實(shí)驗(yàn)原理: □ □ □該同學(xué)的實(shí)驗(yàn)?zāi)芰Γ? A.強(qiáng)□ B.中等□ C.差□該同學(xué)的實(shí)驗(yàn)是否到達(dá)要求: □ □ □實(shí)驗(yàn)報告是否標(biāo)準(zhǔn): □ □ □實(shí)驗(yàn)過程是否詳細(xì)記錄: □ B.一般□ C.沒有□教師簽名:年月日一、上機(jī)目的及內(nèi)容1.上機(jī)內(nèi)容:利用基于類中心的歐式距離分類器和基于概率統(tǒng)計的貝葉斯分類器的手寫數(shù)字識別2.上機(jī)目的:掌握模式識別的幾種方法二、實(shí)驗(yàn)原理及根本技術(shù)路線圖〔方框原理圖或程序流程圖〕、步驟模式識別有四個根本步驟: ①訓(xùn)練數(shù)據(jù)獲取預(yù)處理 ②特征提取、選擇 ③分類器設(shè)計 ④使用分類器進(jìn)行分類第一步中我們通過將數(shù)字圖像被分成n行n列格子,一般去5行5列,共5*5個特征X:(x1,x2,x3,……x25)共有9個數(shù)字,因此X有9類然后統(tǒng)計每個格子中黑色像素的個數(shù),除以該格子中所有的像素數(shù)目,即得一個特征每個樣本都有25個特征,看你有多少個樣本,就得到多少列25行的特征矩陣,比方我有5個樣本,我就能得到5列25行的特征矩陣下面進(jìn)行分類器的設(shè)計:基于類中心的歐式距離分類器 有M個類,每個類有個樣品 類表示 對任意待識別〔分類〕樣品 計算 其中為第i類的中心,比擬x到各類中心的距離,假設(shè)滿足,j=1,2,…,Mi≠j,那么下面通過簡單的坐標(biāo)圖表示了歐式距離的具體內(nèi)容:基于概率統(tǒng)計的Bayes分類器:數(shù)據(jù)表示:對5*5樣本的每個格子,計算T=黑色像素總數(shù)量/每個格子像素總數(shù)量;假設(shè)T大于閾值0.05,那么特征值取1,否那么取0。我們假設(shè)h表示猜想的概率,D表示實(shí)際數(shù)據(jù)的概率,那么 其中表示先驗(yàn)概率,代表似然概率 然后用Bayes公式求后驗(yàn)概率,后驗(yàn)概率最大值的類別就是手寫數(shù)字的所屬類別。三、所用儀器、材料〔設(shè)備名稱、型號、規(guī)格等或使用軟件〕,1臺PC及MATLAB軟件四、實(shí)驗(yàn)方法〔或:程序代碼或操作過程〕手寫數(shù)字特征的數(shù)據(jù):%%創(chuàng)立訓(xùn)練樣本庫clearall;clc; %清屏loadtemplet;%A被分成5*5=25個cell%注意A的size〔長和寬都需被定義成5的倍數(shù),因?yàn)楹竺嬉?除〕A=imread(‘8_1.bmp’);%讀取手寫數(shù)字的灰度圖Figure(1),imshow(A) %顯示B=zeros(1,25); %創(chuàng)立1列25行的數(shù)組[rowcol]=size(A); cellRow=row/5 %除以5得到25分之1的小格子cellCol=col/5 基于類中心的歐式距離分類器:functiony=euclid(sample);clc; %清屏loadtempletpattern; %下載手寫數(shù)字的特征d=0;p=[];%各類別代表點(diǎn)dmin=[inf,0];%calculatethecenterpointofeachclass計算各類別中心點(diǎn)fori=1:9temp=mean(pattern(i).feature');%將圖片轉(zhuǎn)成灰度圖p(:,i)=temp';endfori=1:9d=(sample-p(:,i))'*(sample-p(:,i))ifdmin(1)>ddmin(1)=d;dmin(2)=i;endendy=dmin(2);基于概率統(tǒng)計的Bayes分類器:functiony=bayesBinary(sample);clc; %清屏loadtempletpattern; %下載手寫數(shù)字的特征矩陣sum=0; %初始化sumprior=[];% %先驗(yàn)概率p=[]; %各類別代表點(diǎn)likelihood=[]; %似然概率P=[];%calculatepriorpropability計算先驗(yàn)概率fori=1:9sum=sum+pattern(i).num;endfori=1:9prior(i)=pattern(i).num/sum;end%calculatelikelihoodpropability計算似然概率fori=1:9forj=1:25sum=0;fork=1:pattern(i).numif(pattern(i).feature(j,k)>0.05)sum=sum+1;endendp(j,i)=(sum+1)/(pattern(i).num+2);endendfori=1:9sum=1;forj=1:25if(sample(j)>0.05)sum=sum*p(j,i);elsesum=sum*(1-p(j,i));endendlikelihood(i)=sum; %將似然概率賦值給sumend%calculatebayespropability計算貝葉斯概率sum=0;fori=1:9sum=sum+prior(i)*likelihood(i);endfori=1:9P(i)=prior(i)*likelihood(i)/sum;end[maxvalmaxpos]=max(P);y=maxpos;五、運(yùn)行截圖歐式距離分類器:貝葉斯分類器:六、實(shí)驗(yàn)總結(jié) 這個試驗(yàn)用了2個方法來實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字的識別,一個是基于類中心的歐式距離分類器,還有一個是基于概率的貝葉斯分類器。歐式距離是通過選取某一類樣本x,計算x的類中心,再計算待測試樣品x與訓(xùn)練集里每個類中心的距離,找出距離待測試樣品最近的類別,該類別就是待測試樣品的類別;貝葉斯是通過計算先驗(yàn)概率,然后用Bayes公式求后驗(yàn)概率,后驗(yàn)概率最大值的類別就是手寫數(shù)字的所屬類別。 手寫數(shù)字在現(xiàn)在的生活中越來越常用了,所以一個好的識別
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