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基于SVM的手写体阿拉伯数字识别
被引:25
作者
:
张鸽
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0
机构:
长沙理工大学计算机与通讯工程学院
张鸽
陈书开
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机构:
长沙理工大学计算机与通讯工程学院
陈书开
机构
:
[1]
长沙理工大学计算机与通讯工程学院
[2]
长沙理工大学计算机与通讯工程学院 长沙
[3]
长沙
来源
:
军民两用技术与产品
|
2005年
/ 09期
关键词
:
SVM;
核函数;
穿越次数特征;
粗网格特征;
密度特征;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP391.4 [模式识别与装置];
学科分类号
:
081102
[检测技术与自动化装置]
;
摘要
:
支持向量机(SVM)是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中,表现出许多特有的优势。介绍了在提取穿越次数特征、粗网格特征以及密度特征提取的基础上,应用SVM进行手写体阿拉伯数字识别的方法。
引用
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页数:3
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.
仪器仪表学报,
2001,
(S1)
:263
-265
[2]
手写汉字的机器识别.[M].周昌乐著;.科学出版社.1997,
[3]
模式识别.[M].边肇祺编著;.清华大学出版社.1988,
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2001,
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