基于MNIST数据集设计一个手写数字识别系统讲清楚设计思路不限于机器学习或者深度学习不要求必须提供代码

手写数字识别系统是一种常见的图像识别应用，可以应用于自动识别手写数字、自动识别验证码等场景。下面是一个基于MNIST数据集设计手写数字识别系统的思路：

数据预处理：MNIST数据集包含60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片都是28x28像素的灰度图像。在进行训练和测试前，需要对数据进行预处理，包括图像缩放、灰度化、二值化等操作，以便于后续的特征提取和分类。
特征提取：特征提取是将原始图像转换为可供分类器使用的特征向量的过程。常用的特征提取方法包括SIFT、HOG、LBP等。在手写数字识别中，可以使用像素值或者轮廓等图像特征进行提取。
分类器设计：分类器是识别系统的核心，其目标是将不同特征向量映射到不同的类别中。常用的分类器包括KNN、SVM、决策树、神经网络等。在手写数字识别中，可以使用简单的KNN或者SVM分类器，也可以使用复杂的深度学习模型如CNN。
模型训练和测试：在完成数据预处理、特征提取和分类器设计后，需要使用训练集对模型进行训练，并使用测试集进行模型测试和评估。在训练和测试过程中，需要注意模型的过拟合和欠拟合问题，并进行相应的调参。

综上所述，手写数字识别系统的设计思路包括数据预处理、特征提取、分类器设计和模型训练和测试。在实际应用中，可以根据具体场景和需求选择不同的方法和技术，以提高识别准确率和效率