基于PCA和LDA融合的手写数字识别方法

摘要

提出一种融合主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)的手写数字识别方法。由于PCA能减少不同特征间的相关性和冗余性,而LDA获得的特征子空间具有良好的判别能力,对PCA和LDA特征子空间进行融合能实现两者优势互补,提高手写字符分类性能。实验结果表明,提出的方法能有效提高手写数字的识别率。