基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

任德昊; 陈超; 李文藻

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基于Gabor变换和支持向量机的手写体字符识别算法

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针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,将支持向量机SVM方法用于手写字符的识别.算法首先采用Gabor变换提取手写字符图像的特征参数,然后采用提取的特征训练SVM分类器.再应用SVM分类器分类和判别手写字符.实验表明这种方法具有良好的车牌识别效果,较强的鲁棒性,较大的应用价值.

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来源
《成都信息工程学院学报》 |2009年第4期|370-373|共4页
作者
任德昊; 陈超; 李文藻;
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作者单位

电子科技大学,四川,成都,610054;

成都信息工程学院,四川,成都,610225;

成都信息工程学院,四川,成都,610225;

成都信息工程学院,四川,成都,610225;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
支持向量机; 手写字符识别; 特征提取; Gabor变换;

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