| 基于支持向量机的多类形状识别系统 |
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| 引用本文： | 赵晶,张旭东,高隽.基于支持向量机的多类形状识别系统[J].合肥工业大学学报(自然科学版),2004,27(1):23-26. |
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| 作者姓名： | 赵晶 张旭东 高隽 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学,计算机与信息学院,安徽,合肥,230009 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(60175011)，安徽省自然科学基金资助项目(01042301) |
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| 摘 要： | 支持向量机是一种能在训练样本数很少的情况下达到很好分类推广能力的学习算法,文中研究了支持向量机的分类机理,并将其应用于形状识别中,利用一对一判别策略构建了多类形状识别系统,实验中以交通标志图像为实验对象进行分类,结果表明该方法的泛化能力优于一般的识别方法。
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| 关 键 词： | 支持向量机 形状识别 多类形状识别系统 |
| 文章编号： | 1003-5060(2004)01-0023-04 |
| 修稿时间： | 2003年7月3日 |
A multi-class shape recognition system based on SVM |
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| ZHAO Jing,ZHANG Xu-dong,GAO Jun.A multi-class shape recognition system based on SVM[J].Journal of Hefei University of Technology(Natural Science),2004,27(1):23-26. |
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| Authors: | ZHAO Jing ZHANG Xu-dong GAO Jun |
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| Abstract: | Support Vector Machine (SVM) is a new learning method that has good generalization ability as training examples are limited. After the classification mechanism of SVM is analyzed, a multi-class shape recognition system based on SVM is proposed here, which uses one-against-one method in the test phase. The results of experiment show the advantage of this method. |
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| Keywords: | Support Vector Machine(SVM) shape recognition multi-class shape recognition system |
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