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基于HOG特征提取和模糊支持向量机的西夏文字识别

作者:刘兴长; 孟昱煜西夏文字识别hog特征提取模糊支持向量机

摘要:提出了基于方向梯度直方图(Histogramoforientedgradient,HOG)特征提取和模糊支持向量机(Fuzzysupportvectormachine,FSVM)的西夏文字识别技术.在模糊支持向量机模型中引入了新的隶属度函数,构造了基于多超平面的模糊支持向量机模型,增强了分类能力,降低了噪声点的干扰,提高了分类效率.将HOG特征提取和FSVM相结合应用于西夏文字识别,提高了文字识别效率.通过在数据集上测试,并与已有的文字识别方法相比较,结果表明,HOG特征提取结合FSVM的方法性能优于现有的其他方法.

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西北师范大学学报·自然科学版

《西北师范大学学报·自然科学版》(CN:62-1087/N)是一本有较高学术价值的大型双月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《西北师范大学学报·自然科学版》常设栏目为:数学、物理学、计算机与信息科学、化学、生命科学、地理科学,主要刊登全国高校、科研院所在上述领域的基础研究、应用研究和开发研究的原创性成果论文。先后多次被评为优秀学术期刊。

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