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上传时间: 2011-12-25
详细说明： 模式识别mini project-脱机手写签名识别，这是每个学习模式识别的同学必做的课程设计mini project，主要功能要求如下： 一共有20个人，在其对应的文件夹中存放了每个人的20个手写签名图像，每幅图像均为PCX图像格式，大小为129 94像素大小。 对每个人的手写签名，用其中80%的图像作为训练样本进行训练，用余下的20%的图像进行测试。在签名图像进行特征提取时，提取6 个ET1和6 个DT12轮廓特征。 每一个人的手写签名特征假设为48维特征空间的多维高斯分布。用贝叶斯参数估计法估算概率密度函数（pdf），然后用Bayes分类器识别。分别计算close test和open test下的分类性能。 根据每个类的概率分布函数的最近邻估算来计算贝叶斯识别的open test识别率。 适用kn最近邻法来直接估算每个类在每个测试样本的后验概率并计算open test下的分类性能，将该识别率表示为一个关于k的函数并绘图。这些是基于后验概率的非参数估计的贝叶斯估计。
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