【摘 要】
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本文提出了一种新的基于支持向量机的手写体笔迹识别人的方法.支持向量机(SVM)是一种较新的机器学习方法,深入的研究近几年才开始.在手写体数字识别、文本分类、人脸检测等模
【机 构】
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中山大学计算机科学系,广州,510275
【出 处】
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第15届全国计算机新科技与计算机继续教育学术会议
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本文提出了一种新的基于支持向量机的手写体笔迹识别人的方法.支持向量机(SVM)是一种较新的机器学习方法,深入的研究近几年才开始.在手写体数字识别、文本分类、人脸检测等模式识别问题中,SVM技术已经得到应用,并取得较好的效果.本文首先讨论了支持向量机的基本原理,然后用支持向量机应用于手写体笔迹的训练识别,以识别人的笔迹纹理作为特征.最后针对30位书写人的300套手写样本,进行训练识别.实验结果表明,本文方法的识别率较距离分类器有较大提高,并得到较好的结果。
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