【摘 要】
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提出使用有监督的局部切空间对齐(SLTSA)和支持向量机(SVM)的手写体数字识别技术.局部切空间对齐(LTSA)能给出手写体数字在高维空间中的低维特征.为获得更好的降维效果,把LTSA推广到有监督的情况(SLTSA).SLTSA能够适应动态的环境,即当有新的样本加入时,SLTSA能把它映射到对应的低维空间中.同时引入类信息来构造局部切空间,以处理手写体识别中多分类的问题.实验中,组合SLTSA和
【机 构】
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复旦大学计算机科学与工程系,上海,200433
【出 处】
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第五届全国虚拟现实与可视化技术及应用学术会议
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提出使用有监督的局部切空间对齐(SLTSA)和支持向量机(SVM)的手写体数字识别技术.局部切空间对齐(LTSA)能给出手写体数字在高维空间中的低维特征.为获得更好的降维效果,把LTSA推广到有监督的情况(SLTSA).SLTSA能够适应动态的环境,即当有新的样本加入时,SLTSA能把它映射到对应的低维空间中.同时引入类信息来构造局部切空间,以处理手写体识别中多分类的问题.实验中,组合SLTSA和SVM对MNIST数据库中的手写体数字进行识别,并取得了令人满意的结果.
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