采用较高序列单值分解的手写体数字分类方法

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摘要本文基于较高序列单值分解（HOSVD）的手写体数字分类，提出了两种算法。采用HOSVD的第一种算法针对类别模型的结构，得到的分类结果其差错率小于6％；采用HOSVD的第二种算法针对两种模式中几乎同时存在的张量近似，第二种算法的分类结果甚至低于5％。在以前的类别模型结构中，原始训练数据超过98％。在试验阶段，两种算法通过解决一组最小矩形的问题，在实际分类中进行处理。试验采用的第二种算法其计算量是第一种算法的两倍：

作者 Berkant Savas Lars Eldén 章晟（译）

出处《图象识别与自动化》 2007年第2期1-10,共10页

关键词手写体数字分类张量较高序列单值分解张量近似最小矩形

分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] G254.11 [文化科学—图书馆学]

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