【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，特别涉及一种手写数字分类方法、装置、介质和设备。
技术介绍
1、手写数字分类技术是图像处理和机器学习领域中的一个重要分支，它利用计算机算法对图像中的手写数字进行识别和分类。数字签名是手写体数字识别技术的一个重要应用领域，在金融、法律和商业文档中，数字的合法性验证对于确保文档的完整性和真实性至关重要，通过对手写数字进行分类验证，可以有效地保护个人和企业的合法权益。
2、在现有技术中，cn103093235b，公开了一种基于改进距离核主成分分析的手写体数字识别方法，该方法首先对样本进行二值化预处理，将处理后的样本数据利用距离核映射的核特征空间，在核特征空间利用k均值聚类将训练样本集分为n类子集，然后在核空间中计算核矩阵的特征向量得到变换矩阵，利用变换矩阵进行特征提取，将提取的特征数据集放入支持向量机建立训练模型，最后利用模型预测测试样本的识别率。
3、但是，上述方法在对手写数字图像这种高维、线性不可分数据进行降维的过程中，会造成图像信息的丢失，从而导致对手写数字的识别准确性不高。
【技术保护点】
1.一种手写数字分类方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的手写数字分类方法，其特征在于，所述具有类别标签的手写数字图像数据的总体协方差矩阵Σ为：
3.如权利要求2所述的手写数字分类方法，其特征在于，所述通过主成分分析将手写数字数据投影到高方差方向，具体包括：
4.如权利要求3所述的手写数字分类方法，其特征在于，所述对样本协方差矩阵SΦ进行核变换，获得核变换样本矩阵和核变换样本协方差矩阵具体包括：
5.如权利要求4所述的手写数字分类方法，其特征在于，所述对样本协方差矩阵SΦ谱分解，获得希尔伯特空间中n维基坐标{w...
【技术特征摘要】
1.一种手写数字分类方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的手写数字分类方法，其特征在于，所述具有类别标签的手写数字图像数据的总体协方差矩阵σ为：
3.如权利要求2所述的手写数字分类方法，其特征在于，所述通过主成分分析将手写数字数据投影到高方差方向，具体包括：
4.如权利要求3所述的手写数字分类方法，其特征在于，所述对样本协方差矩阵sφ进行核变换，获得核变换样本矩阵和核变换样本协方差矩阵具体包括：
5.如权利要求4所述的手写数字分类方法，其特征在于，所述对样本协方差矩阵sφ谱分解，获得希尔伯特空间中n维基坐标{w1,w2,...,wn},具体包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：张晓颖，刘洁，李华，孙全文，陈国良，杨世宏，杨梦茹，
申请(专利权)人：长春大学，
类型：发明
国别省市：
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