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脱机手写体识别是字符识别中的难点之一,日文中的平假名类似于中文的手写体草书.为解决该问题,首先,针对日文平假名字符的特点提出了一种基于网格的外围特征提取方法,其次,考虑到了不同特征的分类能力的差异性,提出了一种基于支持向量机的多特征融合的识别方法,提高了识别率.最后,针对日文车牌中的6 735个平假名样本和4 145个数样本字进行了识别实验.实验结果表明,该方法的识别率可达98%左右,优于距离分类器及神经元网络的方法,具有实际应用的价值. 相似文献
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加权支持向量机分类算法是对类别差异造成的影响进行相应补偿的一种支持向量机算法，目的是提高样本中小类别的分类精度．我们通过用支持向量机和加权支持向量机算法相比较，加权支持向量机可提高样本中小类别的分类精度，这对于某些需要重点关注的小类别精度的分类有重要的现实意义． 相似文献
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在文本分类过程中,为解决传统支持向量机（SVM）多类分类的不可分区域问题及提高分类性能,提出了一种改进的偏二叉树多类SVM算法。算法依据根据样本的分布情况计算训练集文本特征参数的信息熵,并将熵值结合欧式距离公式以确定各类文本间的相似性测度;以相似性测度作为偏二叉树结构的分类走向,对训练集进行学习,构建各个二类子SVM分类器。实验结果表明,该算法具有较高的分类性能,能更好地解决实际文本分类过程中的问题。 相似文献
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本文比较了图像检索方法,提出利用支持向量机分类精度高、泛化能力好的特点应用于基于内容的图像检索方法。同时针对图像分类问题是个多分类问题,应用二叉树作为分类决策树形式,将支持向量机的两分类扩展为多分类来构建分类器。 相似文献
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提出了一种新的基于核判别分析的手写汉字识别方法。核判别是对线性判别式分析的非线性判别分布的扩展。阐述了核判别分析法的基本原理,建立了核判别分析手写体识别模型,研究分析了核判别分析手写体识别模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上,采用C#与核判别分析相结合的算法,更好地展示了核判别算法的算法优势,采用高级语言提高了网络的学习训练速度和识别效果。 相似文献
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支持向量机是一种新的机器学习方法,是在统计学习理论基础上发展起来的。经典的支持向量机算法主要是针对两分类问题,但是在实际生活中经常需要求解多分类问题,这就需要将支持向量机的算法推广到求解多分类问题。通过阐述支持向量机模型及其算法的基本原理,对多分类支持向量机几种算法进行分析,系统地比较了各种算法的性能,探讨了多分类支持向量机算法的进一步研究方向。 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是上世纪九十年代提出的一种基于小样本的新的统计学习方法,较好地解决了非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中分析了SVM基础理论并总结了目前存在的基于支持向量机的主要分类方法,包括一对多方法、一对一方法、决策有向无环图方法、基于二叉树的多类分类方法和其它方法,并对各自的优缺点及性能做了比较. 相似文献
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针对控制图5种异常模式的6个参数,提出基于一对一算法的多类分类支持向量机的控制图异常模式下的参数估计方法.在模型构造中采用遗传算法优化支持向量机的参数.仿真实验结果表明.该方法结构简单,收敛速度快,具有较高的识别精度,适合于控制图异常模式的参数估计. 相似文献
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结合Gabor小波变换的特征提取算法提出了一种基于决策模板的多分类支持向量机.该方法在对JAFFE基本表情数据库进行训练并测试时获得了较高的正确率,实验结果表明该方法是一种有效的表情识别算法. 相似文献
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支持向量机用于二类问题的识别研究,但在实际应用中多类分类问题更为普遍。文章先对现有的几种多类SVM作以介绍和比较,并提出基于层次SVM结构构造正态分层SVM分类树解决多类分类问题,通过自顶向下逐层依次构造SVM分类器,将所得子类进一步平均分成两个次级子类的方法。获得分类器结构的简化和分类速度的提高。 相似文献
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运用松弛匹配方法的基本思想,给出了用汉字轮廓点的差分作为轮廓跟踪及折断点选择的算法,提高了轮廓折线化速度;分类按汉字四周的外轮廓线分三级进行匹配,提出了动态有序弹性匹配方法,使全域松弛匹配得以在局部区域进行,从而有效地提高了匹配速度;在进行第一级初分类时,采用多个模块,有效地提高了按偏旁位置分布进行分类的正确率;最后利用内轮廓折射与字典逐字匹配,达到对离线手写印刷体汉字识别的目的。 相似文献
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林关成 《渭南师范学院学报》2012,(2):83-86
传统的支持向量机分类算法在优化过程中对所有支持向量都进行优化,增加了计算量,降低了训练效率.针对上述缺点,在分析样本模糊隶属关系的基础上,采用改进的K近邻算法为已知样本分配隶属度,根据训练样本的隶属关系,剔除非支持向量,减少训练样本,并将其用于中文网页的分类中,得到了较好的分类效果.仿真实验结果表明,改进后的方法不仅相对简单,而且在保证分类器性能的情况下,能有效地减少支持向量机的训练样本数,从而提高支持向量机的训练和测试速度. 相似文献
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对于已经分类的数据和大量未分类数据,在运算过程中,采用一种新的半监督聚类算法为支持向量机提供新的训练数据．随后,利用支持向量机判别出所有数据的类别属性,并选取最可靠的点加入已分类集合．为了验证算法的效率,收集了67张黄瓜叶片色调的数字信息,并对具有6个已分类数据与61个未分类数据的数据集进行半监督聚类分析,以判断这些叶片的健康程度．结果表明,该聚类算法优于其他算法． 相似文献
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随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用,人们积累的数据越来越多.激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,人们希望能够对其进行更高层次的分析,以便更好地利用这些数据.将目前先进的机器学习技术支持向量机,与数据挖掘结合起来,提出了一个改进的支持向量机训练算法,进行了支持向量机自动分类的模拟试验.试验结果显示,新算法的训练速度明显提高,并获得了比较理想的分类结果. 相似文献
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文字识别分为联机手写识别和脱机手写识别,其中联机手写识别是通过数字设备采集手写输入信号,然后根据文字特征加以匹配识别的过程。但是由于手写体笔迹变动非常大,精确识别比较困难。针对这种情况,我们提出一套手写体蒙古文字识别多分类器的设计,依次采用了贝叶斯(Bayes)决策方法、判别函数法,以及HMM模型与最近邻方法等。显著提高了系统的识别率和正确率。 相似文献
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手写体汉字的计算机自动识别是一个高难度的模式识别问题,用单一识别方法难以达到理想的识别率.本文首先分析了汉字识别方法的基本特点以及字符集成识别技术中存在的问题,然后结合认知科学的研究成果,提出了手写体汉字层次集成识别的思想. 相似文献
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张燕 《商洛师范专科学校学报》2014,(4):38-41
为减少不均衡数据对支持向量机分类性能的影响,提出一种基于二次支持向量机的欠取样分类算法,该算法依据样本的分类超平面贡献大小对多数类样本进行欠取样．并对少数类样本进行过取样,重构训练数据集。该算法能够删除样本中的噪声数据。用控制参数控制删除样本的规模,实验表明,该算法能够提高支持向量机在不均衡数据集下的分类性能。 相似文献
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针对设备故障信号的微弱和噪声干扰严重问题,提出了基于奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法.利用聚类分析的方法预处理设备的状态信号,剔除信号的异常点,以提高信号的准确性.对预处理后的信号进行构造矩阵和奇异值分解,选择恰当的窗口长度,以奇异值作为信号特征.支持向量机对信号特征进行识别和分类,为了避免支持向量机在多状态分类中输出的不确定性,记录支持向量机的训练输出作为决策表.支持向量机测试时的输出与决策表比对,以提高诊断结果的可靠性.最后,通过对比试验验证了基于奇异值分解和支持向量机的方法可以对设备进行可靠、准确、快速的故障诊断. 相似文献
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手写体汉字识别笔画提取方法的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
由于手写体汉字的复杂性,目前手写体汉字识别正确率不高。笔者提出在拐点提取方法上以像素跟踪法辅助最大距离法,在笔段合并中只考虑与交叉点相连的笔段,并提出具体算法,该方法可以有效克服拐点遗漏,笔段合并错误的弊端,使拐点的遗漏率大大降低,笔段合并正确率有较大改进,汉字识别正确率达到90%。 相似文献