基于SVM的数字二次识别方法与仿真研究

摘要：

数字识别作为模式识别发展的一个分支,在实际应用中有很强的应用价值,如何进一步提高识别率也一直是研究的热点.该文通过分析模式识别的两类主要方法,结合数字结构特征和数字统计特征共同提高数字识别的正确率.支持向量机(SVM)是本文应用的主要识别机器.针对支持向量机在训练过程中存在被错误分类的样本,该文提出了一种基于二次识别的SVM算法.该算法通过提高支持向量在样本中的比例,提高了SVM的识别性能.结合数字结构特征的SVM二次识别算法提高了识别正确率,也为数字识别提出了一种新的思路.

关键词：数字识别、支持向量机、结构识别、二次识别

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：258-261