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1、中山大學(xué)碩士學(xué)位論文多類模式的支持向量機及其在筆跡鑒定中的應(yīng)用姓名：肖國華申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：計算機軟件與理論指導(dǎo)教師：歐貴文20040508中山大學(xué)碩士學(xué)位論文多類問題的支持向量機及其在筆跡鑒定中的應(yīng)用Title：MulticlassSupportVectorMachinesForTextIndependentHandwritingidentificationSystemMajor：ComputerSoftwareandTheor
2、yName：XiaoGuohuaSupervisor：OuGuiwenABSTRACTSuppoaVectorMachines(SVM)representsanewapproachtopatternclassificationwhichhasrecentlyattractedagreatdealofinterestinthemachinelearningcommunitySVMisatypicalbinaryclassclassifie
3、rbutmulticlassclassifiersbasedonSVIVlaledifficultproblemsSothisthesisismainlyfocusedonhandwritingidentificationsystembasedonSVIvlandmulticlassSVlVlincludingkernelfunctionandoptimizationtheoryHandwritingidentificationsyst
4、emhasimportantmeaninginsecurityandjusticeOnlinehandwritingidentificationsystemhasbeenpracticable，butofflinehandwritingidentificationsystemisstudyingThemainprobleminofflinesystemistheconflictbetweensample’Slimitandclassif
5、icationrates，Multi—classSV／vlmaysolvethisconflictInthisthesis，theresearchmainlyconsistsofthefollowingparts：SelectingkernelfunctionandoptimizationarithmeticaboutSVM；Puttingforwardanewmethodwhichdesignsmulti—classclassifie
6、rsabovebinaryclassclassifiers；DevelopingahandwritingidentificationsystembasedonSVM；DevelopingamethodwhichpreprocessthecharacterimagesInthisthesis，onehundredandseventyhandwritingimageswerecollectedfromseventeenpersonsComp
7、aringtotraditionalclassifiers，forexample，WED，SVMmayimprovetheclassificationratesinhandwritingidentificationsystemwhenthesamplesarelimitedByvirtueofthismethod，apaperisembodiedbyMini—MicroSystems，andtheauthortookpartinNCIG
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