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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>基于流形學習與SVM的手寫字符識別方法

基于流形學習與SVM的手寫字符識別方法

2010-01-22 | rar | 224 | 次下載 | 3積分

資料介紹

本文結合核方法、局部線性嵌入(LLE)和支持向量機等機器學習方法,提出了一
種集成手寫字符維數約簡、特征提取及識別方法。鑒于LLE 方法對其近鄰個數太過敏感,以及要求流形上的數據分布比較均勻,難以實現手寫字符維數約簡。本文提出的基于核局部線性嵌入方法(KLLE),能夠選擇最優的近鄰個數、構造分布均勻流形,并克服了手寫字符識別中由于書寫習慣和風格不同造成字符模式不穩定的問題。使用MINST 數據庫中的手寫數字進行仿真實驗并利用PCA、LLE 進行維數約簡比較,驗證了KLLE 算法的有效性及優勢。
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