基于DS-SVM的手写体数字识别的研究.pdf

《基于DS-SVM的手写体数字识别的研究.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、分类号密级太原理工大学硕±学位论支题目基于ＤＳ－ＳＶＭ的手写体数字识别的研究Ｓ－ＳＶＭ化ｒａｎｄｗ州ｔｅｎＤ英文并列题目ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＤＨｉｉｔＲｅｃｏｎｉｔｉｏｎｇｇ任美而研究生姓名：２０１２５１０３２５学号：专业：计算机科学与技术识另ｉ研究方向ｊ：模式、导师姓名：畫＿空讲师职称：学位授予单位：太原理工大学论文提交日期２０１５／０５地址？：山西太原太原理工大学、声明本人郑重声明：所

2、呈交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的硏究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体。本声明的，均已在文中Ｗ明确方式标明法律责任由本人承担。．论文作者签名：Ｍｔ．／？：Ｍｍ日期关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部口送交学位论文的原件与复印件；②学校可采用影印、缩印或其它复制手段复制并保存学位

3、论文；③学校可允许学位论文被查飼或借阅；④学校可レ乂学术交流为目的，复制赠送和交换学位论文；⑤学校可Ｗ公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。签名：日期：＾１＾０侣．（．导师签名：多一奈／日期；６ｊ＊太原理工大学硕±研巧生学位论文基于ＤＳ－ＳＶＭ的手写体数字识别的研究摘要支持向量机（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＭａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ）作为近年来发展迅速的一种新型的、基于机器学习的ｆ种模式识别算法，具有很好的推广能力，使其

4、应用于多个不同的领域中。目前，ＳＶＭ分类器的识别技术在信号处理、图像识别和基因图谱识别过程＾产生强烈的反响，得到了界内人：ｔ的大量。好评由于手写体数字识别属于模式识别领域中的基础的研究课题，因此，ＳＶＭ分类器在手写体数字识别过程中同样得到了可观的识别结果。本文主要对手写体数字从下Ｈ方面进行了较为详实的研巧：预处理、特征提取、分类识别。预处理部分包含了图像的灰度化、滤波去噪、阔值一变换ｙＡ及图像的归化操作等，通过不同的算法进行对比选择出适应该实验的最佳算法；图像特征提取主要是采用Ｈ种

5、不同的方式从图像的不同角度进行了抽取。，包括粗网格特征提取、投影特征提取Ｗ及轮廓特征提取在数字的具体识别算法中采用了－Ｓ证据理论相融合的算法进ＳＶＭ分类与Ｄ行识别。该方法是在Ｈ种不同的特征提取（证据体）的方法之上，利用改一对一投票分类原理的一级ＳＶＭ分类器进行粗分类进的，同时生成不同类别在不同证据体下相对应的ＢＭ函数－Ｓ证据理论中的组合；经过改进的Ｄ规则，生成不同证据源与其他证据体之间的冲突度西子，修正原始基本信任度函数，敲合多个特征的ＢＰＡ函数，形成新的信任度函数，作为二级ＳＶ

6、Ｍ分类器的输入。，进行最终的决策识别？９实验样本来自阅卷中的手写体数字，统计了大量的０的数字。通过Ｃ＋＋平台进行编写仿真实验过程表明，本文提出的识别算法能够有效的减少由于单特征识别或ＳＶＭ识别引起的较大误识率和较低的识别率。同时查阅ｉＢＰ神经网络、模板匹配相关文档，根据本文算法的识ｊ率与、Ｂａｙｅｓ算法＾的识别率Ｗ及识别所用的时间进行比较，表明该算法在具有相似识别率的Ｉ太原理工大学硕丈研巧生学位论文情况下能够节约大量的识别时间一，同时系统具有定的容错能和鲁棒性。Ｄ－

7、Ｓ证据理论关键词；手写体数字、、支持向量化、证据体凸太原理工大学硕±研巧生学位论文ＲＥＳＥＡ民ＣＨＯＮＤＳ－ＳＶＭＦＯ民ＨＡＮＤＷＲＩＴＴＥＮＤＩＧＩＴＲＥＣＯＧＮＩＴＩＯＮＡＢＳＴＲＡＣＴＩｎｒｅｃｅｎｔｙｅａｒｓ，ｓｕｐｐｏｒｔｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅ（ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃ化ｒＭａｃｈｉｎｅ，ＳＶＭ），ａｓａｎｅｗｍａｃｈｉｎｅｌｅａｒｎｉｎｍｅ也ｏｄｉｓｄｅｖｅｌｏｅｄｒａｉｄｌ．ＳＵｉｄｉｅｓｈａｖｅｓｈｏｗｎｇ，

8、ｐｐｙ化ａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｂｅｕ化ｄｉｎｍａｎｙｆｉｅｌｄｓａｎｄｈａｖｅａｓｔｒｏｎｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｇｐｒｏｍｏｔｉｏｎ．ＳＶＭａｌｉｅｄｉｎｉｍａｅｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎａｎｄｅｎｅｍａｉｎｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｐ，ｐｐｇｇｇｐｐｇｉｎｓｉｎａｌｒｏｃｅｓｓｉｎｈａｖｅｗｏｎｔｈｅｂｅｓｔｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄ