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基于混合核WLS-SVR的古汉字识别(英文)
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作者 胡根生 孙莹莹 +2 位作者 徐玲英 梁栋 孙小棋 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期321-328,共8页
针对现有多种分类器对具有不确定字形的古汉字识别精度不高的问题,提出了一种基于混合核加权最小二乘支持向量回归(WLS-SVR)的古汉字识别算法.WLS-SVR的权重系数采用预测误差的指数衰减函数,混合核是由具有良好局域特性的小波核函数与... 针对现有多种分类器对具有不确定字形的古汉字识别精度不高的问题,提出了一种基于混合核加权最小二乘支持向量回归(WLS-SVR)的古汉字识别算法.WLS-SVR的权重系数采用预测误差的指数衰减函数,混合核是由具有良好局域特性的小波核函数与具有良好全局特性的RBF核函数构成.在特征提取阶段,由于全局点密度与部件结构具有全局特征,而伪二维弹性网格与局部点密度具有局部特征,因此融合了古汉字的全局和局部特征.仿真实验表明,该算法具有较高的准确率与良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 古汉字识别 WLS-SVR 混合核 特征融合
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