脱机手写签名识别-要求与源码
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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评论信息
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berniW :很全，很强大2016-08-08 -
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zhoulinlin929 :可以运行，值得借鉴参考。2015-12-10
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cust_no1 :很不错的资源，但是要分太高了。2015-07-04
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ththunderstorm :mfc写的，功能很完整，vs2013下需要下载www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=407702015-06-22
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bigflag2014 :是用C++写的，内容很全，包括图象。2015-06-18
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