实例介绍
采用Fisher线性判别,实现脱机手写数字识别。 数据相关: 手写数字(选自MNIST数据库) 训练集:每个数字500个,共5000个。 测试集:每个数字100个,共1000个。 手写数字图像: bmp格式,大小28x28。已经经过位置归一化、大小归一化等处理。 程序相关: 语言:Visual C++ 6 命令行程序
【实例截图】
【核心代码】
16359647975596998307.rar
├── projectVC6.0
│ ├── bmpreading.cpp
│ ├── bmpreading.dsp
│ ├── bmpreading.dsw
│ ├── bmpreading.ncb
│ ├── bmpreading.opt
│ ├── bmpreading.plg
│ ├── Debug
│ │ ├── 22222.exe
│ │ ├── 22222.obj
│ │ ├── 22222.pdb
│ │ ├── bmpreading.exe
│ │ ├── bmpreading.obj
│ │ ├── bmpreading.pdb
│ │ ├── briverse.obj
│ │ ├── Desktop_1.ini
│ │ ├── Desktop_2.ini
│ │ ├── Text2.exe
│ │ ├── Text2.obj
│ │ ├── Text2.pdb
│ │ └── vc60.pdb
│ ├── Desktop_1.ini
│ └── Desktop_2.ini
├── 手写数字数据.rar
└── 说明,不看搞不懂别怨我.txt
2 directories, 23 files
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