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为了进一步深入研究推广手写体数字识别技术,介绍并验证了具有统计不相关性的最佳鉴别变换在手写体数字识别中的优越性。与经典的Foley-Sammon鉴别变换法相比,具有统计不相关性的最佳鉴别变换相关性更小,提取的特征更有效。提出利用具有统计不相关性的最佳鉴别变换来提取特征并结合BP网络设计分类器用以实现手写体数字识别。通过3个对比实验证实了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换方法的识别方法的有效性。