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電子信息

  • 基于圖像協(xié)方差特征的手寫(xiě)體數字識別方法及裝置

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    簡(jiǎn)介: 公開(kāi)了一種基于圖像協(xié)方差特征的手寫(xiě)體數字識別方法及裝置,包括:提取 N 個(gè)手寫(xiě)體數字訓練 圖像的協(xié)方差矩陣,作為訓練樣本;其中,N 為自然數;利用支持向量機對訓練樣本進(jìn)行訓練,得到分 類(lèi)器模型系數;其中,支持向量機所采用的核函數為計算協(xié)方差矩陣之間相似性的矩陣核函數;利用分類(lèi)器模型系數、矩陣核函數和訓練樣本構建分類(lèi)器模型;利用分類(lèi)器模型對需識別手寫(xiě)體數字圖像進(jìn)行 識別。采用本項目矩陣核函數的支持向量機可以對圖像的協(xié)方差特征進(jìn)行處理,從而使得所產(chǎn)生的分類(lèi) 器模型的系數更加準確,進(jìn)而提高了手寫(xiě)體數字的識別率。
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    公開(kāi)了一種基于圖像協(xié)方差特征的手寫(xiě)體數字識別方法及裝置,包括:提取 N 個(gè)手寫(xiě)體數字訓練  圖像的協(xié)方差矩陣,作為訓練樣本;其中,N 為自然數;利用支持向量機對訓練樣本進(jìn)行訓練,得到分 類(lèi)器模型系數;其中,支持向量機所采用的核函數為計算協(xié)方差矩陣之間相似性的矩陣核函數;利用分 類(lèi)器模型系數、矩陣核函數和訓練樣本構建分類(lèi)器模型;利用分類(lèi)器模型對需識別手寫(xiě)體數字圖像進(jìn)行 識別。采用本項目矩陣核函數的支持向量機可以對圖像的協(xié)方差特征進(jìn)行處理,從而使得所產(chǎn)生的分類(lèi) 器模型的系數更加準確,進(jìn)而提高了手寫(xiě)體數字的識別率。

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