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基于支持向量机的脱机手写字符识别研究

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基于支持向量机的脱机手写字符识别研究
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-10 页
1 绪论第10-15 页
  · 问题的背景以及研究意义第10-11 页
    · 问题的背景第10-11 页
    · 研究的意义第11 页
  · 国内外研究状况第11-12 页
    · 国内研究状况第11 页
    · 国外研究状况第11-12 页
  · 印刷体数字与手写体数字的特点第12-13 页
  · 联机手写体数字识别与脱机手写体数字识别的区别第13 页
  · 本文所做的工作第13-14 页
  · 论文的组织第14-15 页
2 字符识别技术基本原理第15-24 页
  · 引言第15 页
  · 字符的输入和预处理第15-17 页
    · 输入第15-16 页
    · 预处理第16-17 页
  · 特征提取第17-21 页
    · 结构特征第18-19 页
    · 统计特征第19-20 页
    · 两种特征的融合第20-21 页
  · 分类和输出第21-23 页
  · 本章小结第23-24 页
3 支持向量机理论第24-39 页
  · 引言第24 页
  · 机器学习概述第24-26 页
  · 线性学习器第26-28 页
  · 核函数第28 页
  · 统计学习理论第28-31 页
    · 机器学习的基本问题和方法第28-29 页
    · VC维第29-30 页
    · 结构风险最小化思想第30-31 页
  · 支持向量机第31-36 页
    · 最优分类面第31-32 页
    · 线性可分第32-34 页
    · 近似线性可分第34-35 页
    · 非线性可分第35-36 页
  · SVM 中核函数与参数的选取第36-38 页
    · 核函数的选取第36 页
    · 参数的选取第36-38 页
  · 本章小结第38-39 页
4 基于支持向量机的脱机手写字符识别第39-64 页
  · 引言第39-40 页
  · 系统界面第40 页
  · 输入第40-41 页
  · 预处理第41-44 页
    · 平滑第41 页
    · 锐化第41-42 页
    · 细化第42-44 页
  · 特征提取第44-47 页
  · 分类和输出第47-48 页
  · 核函数与参数的确定第48-63 页
    · 不同核函数及参数建立的SVM 对结果的影响第48-61 页
    · 与其它识别方法的比较第61-63 页
  · 本章小结第63-64 页
5 结论和展望第64-65 页
  · 主要结论第64 页
  · 后续研究工作展望第64-65 页
致谢第65-66 页
参考文献第66-69 页
硕士期间发表的论文第69页

本篇论文共69页,点击这进入下载页面
 
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