基于支撐向量機(jī)的手寫英文字符識別.pdf

1、手寫字符識別是OCR的一個分支,它的研究對象是:如何利用電子計算機(jī)自動辨認(rèn)手寫的英文字符和阿拉伯?dāng)?shù)字.在探索手寫字符識別的方法上采用了統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論,利用支撐向量機(jī)SVM作為基本的識別工具.統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論是一種研究基于樣本的機(jī)器學(xué)習(xí)理論.V.Vapnik等人從六、七十年代開始致力于此方面的研究,到九十年的中期,其理論的不斷發(fā)展和成熟,已基本形成一套比較完整的理論體系.在這一理論基礎(chǔ)上發(fā)展了一種新的通用學(xué)習(xí)方法一支撐向量機(jī)SVM.它是一種普遍

2、適用的方法,已經(jīng)廣泛的用于模式識別、回歸估計、函數(shù)逼近、密度估計等方面.獨立分量分析ICA最初是由Comon等人于1994年提出的,它解決了盲源分離等問題,應(yīng)用于模式識別、圖像、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域.該文在系統(tǒng)研究SVM和ICA的基礎(chǔ)上提出了以下新的觀點:其一是采用了引入后驗概率的修正SVM方法,它在原分類超平面的基礎(chǔ)上不斷修正分類超平面,提高分類正確率,從而避免了尋找最優(yōu)二次規(guī)劃的麻煩,同時將大規(guī)模訓(xùn)練樣本集化為小規(guī)模訓(xùn)練樣本集;其二是應(yīng)用獨立