文献类型：期刊文章

作　　者：李琼[1] 陈利[2] 王维虎[1]

机构地区：[1]汉口学院信息科学与技术学院,湖北武汉430212 [2]汉口学院实验中心,湖北武汉430212

出　　处：《计算机技术与发展》

基　　金：2012年湖北省教育科学技术研究计划指导性项目(B20128103)

年　　份：2014

卷　　号：24

期　　号：2

起止页码：205-208

语　　种：中文

收录情况：JST、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：手写体数字识别是图像处理与模式识别中具有较高实用价值的研究热点之一。在保证较高识别精度的前提下,为提高手写体数字的识别速度,提出了一种基于SVM的快速手写体数字识别方法。该方法通过各类别在特征空间中的可分性强度确定SVM最优核参数,快速训练出SVM分类器对手写体数字进行分类识别。由于可分性强度的计算是一个简单的迭代过程,所需时间远小于传统参数优化方法中训练相应SVM分类器所需时间,故参数确定时间被大大缩减,训练速度得到相应提高,从而加快了手写体数字的识别过程,同时保证了较好的分类准确率。通过对MNIST手写体数字库的实验验证,结果表明该算法是可行有效的。

关 键 词：手写体数字识别 支持向量机 核参数 可分性强度  

分 类 号：TP391]