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基于SVM和NN的空管手写符号的识别研究
引用本文:鲁书贤,刘正熙,刘显宾,刘林. 基于SVM和NN的空管手写符号的识别研究[J]. 四川大学学报(自然科学版), 2008, 45(4): 790-794
作者姓名:鲁书贤  刘正熙  刘显宾  刘林
作者单位:四川大学计算机学院,成都,610065;四川大学计算机学院,成都,610065;四川大学计算机学院,成都,610065;四川大学计算机学院,成都,610065
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划)
摘    要:针对空管手写符号识别进行研究,使用支持向量机(SVW)与神经网(NN)的方法提出了双层的分类方法,第一层使用支持低分类率的NN分类器,使用一个强拒绝准则,应用了一个易提取的较小特征集.而被拒绝的模式再加上一些更复杂的附加特征和均衡的拒绝准则一起用于第二层的SVM分类器,其中附加特征包括具有强分类能力的空管手写符号的头部和尾部特征.实验结果表明,用这种方法可以得出一个更快的分类器,在相同特征下分类的时间比单个SVM更少,错误识别率为0.1%,具有很好的鲁棒性.

关 键 词:支持向量机  神经网络  手写符号  识别

Research on ATC handwritten symbols recognition based on SVM and NN
LU Shu-Xian,LIU Zheng-Xi,LIU Xian-Bin and LIU Lin. Research on ATC handwritten symbols recognition based on SVM and NN[J]. Journal of Sichuan University (Natural Science Edition), 2008, 45(4): 790-794
Authors:LU Shu-Xian  LIU Zheng-Xi  LIU Xian-Bin  LIU Lin
Affiliation:College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University;College of Computer Science, Sichuan University
Abstract:
Keywords:SVM   NN   handwritten symbols   recognition
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