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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。
基于支持向量机的多类形状识别系统
【摘 要】
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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。
【机 构】
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合肥工业大学
【出 处】
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合肥工业大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2004年01期
【基金项目】
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国家自然科学基金，安徽省自然科学基金
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