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文檔簡介
1、隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展,計算機處理速度越來越快,用計算機解決現(xiàn)實生活中的問題是一個熱點的研究方向。由于手寫數(shù)字的識別存在于郵件分類、文獻檢索、銀行票據(jù)等很多領(lǐng)域中,因此手寫數(shù)字識別是模式識別中的一個較為重要的研究方向,如何提高識別正確率及其效率也是大家奮斗的目標(biāo)。
本文分四步進行研究手寫數(shù)字識別。
第一步,相對人臉等其它對象樣本向量的維數(shù)而言,手寫數(shù)字樣本的向量維數(shù)是較小的,因此直接采用支持向量機+多分類算法
2、進行訓(xùn)練和識別。本文選擇的多分類算法有1-(k-1)算法、二叉樹、二分法和投票法。通過實驗結(jié)果的分析,得出二分法和投票法相對較優(yōu),但是不足之處在于,要得到高的識別正確率必須要很多訓(xùn)練樣本,這樣就必須花很長時間進行訓(xùn)練樣本。
第二步,采用PCA進行降維,可以減少訓(xùn)練樣本的時間。但是降維之后,識別準(zhǔn)確率沒有得到提高,這可能與所選的樣本和樣本向量的數(shù)據(jù)有關(guān)。
第三步,從減少訓(xùn)練樣本數(shù)入手,考慮到訓(xùn)練樣本間的相似性,
3、采用相似形態(tài)配對想法來挑選訓(xùn)練樣本。結(jié)果挑選出639個訓(xùn)練樣本,對100個待測樣本進行識別,識別準(zhǔn)確率達(dá)到了87%,這個結(jié)果對比于第一步的結(jié)果有了個明顯的提升。
第四步,繼續(xù)延續(xù)第三步的想法,即從減少訓(xùn)練樣本入手,通過聚類分析得到新的訓(xùn)練樣本,再進行實驗。最后得出結(jié)論,即選用相似距離+層次聚類中的中間距離算法+多分類的投票算法之后,當(dāng)挑選出1800個訓(xùn)練樣本時,識別正確率達(dá)到97%,這樣保證了高的識別正確率,并且大大降低訓(xùn)
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