目录 第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主

第1章 绪论 1.1 模式和模式识别的概念 1.2 模式空间、特征空间和类型空间 1.3 模式识别系统的构成 1.3.1 信息获取 1.3.2 预处理 1.3.3 特征提取和选择 1.3.4 分类决策 1.4 物体的结构表示 1.5 图片识别问题 第2章 模式识别中的基本决策方法 2.1 基于最小错误率的贝叶斯决策 2.2 分类器设计 2.2.1 多类情况 2.2.2 两类情况 2.3 关于分类器的错误率 2.4 关于贝叶斯决策 2.5 线性判别函数的基本概念 2.6 设计线性分类器的主要步骤

数字识别是扫描文档并将其转换为电子格式的过程中必不可少的元素。 在这项工作中，正在提出一种新的多像元大小（MCS）方法，以利用定向梯度直方图（HOG）特征和基于支持向量机（SVM）的分类器对手写数字进行有效分类。 基于HOG的技术对在相关特征提取计算中使用的像元大小选择很敏感。 因此，一种新的MCS方法已用于执行HOG分析和计算HOG功能。 该系统已经在基准MNIST手写数字基准数据库上进行了测试，使用独立测试集策略已达到99.36％的分类精度。 还使用10折交叉验证策略对分类系统进行了交叉验证

基于SVM技术的手写数字识别