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基于支持向量机的手写体数字识别系统设计
第 26 卷 第 6 期
计算机工程与设计
Computer Engineering and Design
2005 年 6 月
June 2005
V ol . 26
N o. 6
基于支持向量机的手写体数字识别系统设计
蒙庚祥,
方景龙
( 杭州电子工业学院 软件学院,浙江 杭州 310018)
要:数字识别是光学字符识别技术里发展比较早的一种技术,是 OCR 的一个分支。数字识别又分为手写数字识别
摘
和非手写数字识别,提到的手写数字识别是指脱机手写数字识别。支持向量机是近几年来模式识别领域中的一个新技
术,它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中,是模式识别领域中的研究热点,把支持向量机技术应用到手写数 字识别系统中,以期提高识别系统的性能。
关键词:支持向量机; 数字识别; 系统设计
中图法分类号:TP391.4
文献标识码:A
文章编号:1000-7024 (2005) 06-1592-03
System design of recognition of handwritten digits by support vector machine
MENG Geng-xiang , FANG Jing-long
(School of Software, Hangzhou Institute of Electronics and Engineering, Hangzhou 310018, China)
Abstract:Digits recognition is studied earlier than others in char recognition, it is a branch of OCR. Digits recognition is made up of handwritten digits recognition and non-handwritten digits recognition. The handwritten digits recognition that is studied is off-line hand- written digits recognition. Support vector machine is a new technic in pattern recognition in recent years. SVM is used widely in different recognition and it is a hot topic in recognition. SVM is used in the system of handwritten digits recognition, whose goal is to improve the performance of the system .
Key words:support vector machine; digits recognition; system design
数方法,较好地解决了模式分类器复杂性和推广性之间的矛
盾,因而也引起了模式识别领域学者的极大关注。
1 引 言
手写数字识别在经过过去几十年的研究取得了很大的成
功,识别率在 90%以上,但是作为数字识别它需要更高的识别 率,因为数字识别的错误所带来的影响比文字识别等其他识 别所带来的影响更大,尤其在金融领域数字识别的错误所带 来的后果更是不可低估 [1]。手写体数字识别是多年来的研究 热点,也是模式识别领域中最成功的应用之一,有很高的商业 价值。目前,市场上也出现了一些手写体数字识别产品,在许 多实用系统(如邮政编码自动识别系统、银行支票自动处理系 统等)中有广泛的应用。显然,高性能的手写体数字识别器有 助于提高实用系统的整体性能,然而现在还没有哪个手写体 数字识别器达到完美的识别性能。因此,进一步提高手写数 字识别系统的识别性能是每一位从事数字识别工作者的追求 目标。
学习理论是一种研究有限样本情况下机器学习性质和规 律的理论。在这一理论下发展出的一种通用的模式分类器
——支持向量机,由于与传统的模式识别方法相比具有推广 能力强、能保证全局最优等优点,这使得支持向量机技术在手 写数字识别系统中有很好的应用前景,因而引起了国内外学 者的极大兴趣。支持向量机通过结构风险最小化准则和核函
2 支持向量机技术
支持向量机(SupportVectorMachine-SVM) 简称 SVM,是统
计学习理论中必威体育精装版的内容,也是最实用的部分。支持向量机 是一种新的机器学习技术,由 Vapnik 和他的同事于 1995 年提 出[2]。
支持向量机方法是建立在统计学习理论的 VC 维理论和 结构风险最小化原理基础
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