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本実験では手書き文字をコンピュータに判別させる方法について学ぶ．コンピュータによる手書き文字の判別はパターン認識の分野において一般的な問題である．このような問題に対する解法にはベクトルのノルムを利用した方法や，行列の特異値分解を利用する方法などがある．本実験ではMATLABを用いてベクトルのノルム計算や特異値分解を行い，手書き数字の画像認識を行う．
実験課題（概略）
実験課題2-1：行列ノルムを利用した画像認識
画像認識は，コンピュータに認識させたい画像を学習させる処理を行い，その後未知の画像データがどの画像に近いかを判定させる．本課題では，行列ノルムを用いて画像の類似度の計算を行い，それによる画像認識の正答率を調べよ．本課題では16×16のグレー画像を用いて判別を行う．
実験課題2-2：行列の特異値分解を用いた画像認識
前課題では行列ノルムを用いて画像の類似度を計算した．本課題では画像の類似度の計算に行列の特異値分解を用い，それによる画像認識の正答率を調べよ．前課題と同様16×16のグレー画像を用いて判別を行う．
実験課題3-3：応用課題
画像認識は学習データや，特異ベクトル数によって正答率が変化する．本実験ではそれらのデータを変えた際に正答率がどのように変化するのかを調べよ．また手書き数字を実際に作成し，正しく判別されるか実験せよ．