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基于粒子群算法和支持向量机的脱机手写体汉字识别研究

作　者: 陈永春
导　师: 孙华志
学　校: 天津师范大学
专　业: 教育技术学
关键词: 模式识别 脱机手写体汉字识别 支持向量机 粒子群算法 有向无环图
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


脱机手写体汉字识别技术作为字符识别技术的一个分支,已经成为模式识别领域的一个研究热点,对其进行研究意义重大。脱机手写体汉字识别是一个超多类复杂模式识别问题,对汉字较高的识别率需要集成多种识别方法,但同时也增加了系统开销。支持向量机是在统计学习理论的基础上发展而来的一种机器学习方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出了许多特有的优势。将SVM理论运用于脱机手写体汉字识别有较大的理论意义和实践价值,但是传统的SVM存在诸多的缺点,比如SVM核函数及其参数的选择没有固定的标准；只能解决二类样本问题,无法解决实际情况中的多类分类问题。粒子群算法(PSO)是一种基于群体智能原理的随机优化算法,一种全局并行寻优算法,利用PSO算法寻找最优的SVM参数,解决了SVM参数选择这一大难题。本文在传统的支持向量机基础上,结合粒子群算法和有向无环图,改进构成了一种新的支持向量机PSO-SVMs, PSO-SVMs摒弃了传统的参数不确定的缺陷,能快速的搜寻最优SVM参数,在识别正确率上有一定的提高,同时改进了传统SVM只能二类识别的不足,将SVM用有向无环图集成起来,进行多类分类。最后,实验证明了这种改进的支持向量机方法用于脱机手写体汉字识别的可行性和有效性,PSO-SVMs对整个识别功能及结果来说有明显的优势,对传统的SVM有较好的改进。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章 绪论  9-16
  1.1 论文研究背景及意义  9-13
    1.1.1 手写体汉字识别的发展历程  9-10
    1.1.2 手写体汉字识别应用及研究意义  10-11
    1.1.3 支持向量机研究的现状  11-13
  1.2 汉字识别的困难和难点  13-14
  1.3 本文主要研究内容及结构  14-16
第二章 脱机手写体汉字识别技术概述  16-32
  2.1 预处理  16-24
    2.1.1 二值化  16-20
    2.1.2 平滑  20-21
    2.1.3 字符分割  21-22
    2.1.4 图象归一化  22-23
    2.1.5 细化  23-24
  2.2 特征提取  24-29
    2.2.1 结构特征提取  25-27
    2.2.2 统计特征  27-29
  2.3 分类器设计  29-31
    2.3.1 单分类器  29-30
    2.3.2 多分类器集成方法  30-31
  2.4 本章小结  31-32
第三章 支持向量机理论  32-42
  3.1 SVM基本原理  32-39
    3.1.1 线性判别函数和判别面  32-37
    3.1.2 最优分类面  37-38
    3.1.3 支持向量机核函数的选取  38-39
    3.1.4 多类情况下的SVM模型  39
  3.2 SVM算法  39-41
    3.2.1 选块算法  39-40
    3.2.2 分解算法  40
    3.2.3 序贯最小优化算法(SMO)  40-41
  3.3 本章小结  41-42
第四章 基于PSO-SVMs的脱机手写体汉字识别  42-54
  4.1 粒子群算法  42-45
    4.1.1 基本粒子群算法的思想  42-43
    4.1.2 基本粒子群算法的描述  43-44
    4.1.3 粒子群算法的基本模型  44-45
  4.2 SVM中参数的确定  45-47
    4.2.1 推广能力估计  45-46
    4.2.2 SVM核函数选择  46-47
  4.3 利用粒子群算法搜索SVM最优参数  47-50
    4.3.1 粒子群算法的结构  47-48
    4.3.2 优化SVM参数的粒子群算法的实现  48-50
  4.4 用有向无环方法构造SVM多类分类器  50-53
  4.5 本章小结  53-54
第五章 基于PSO—SVMs的脱机手写体汉字识别的仿真研究  54-58
  5.1 系统的组成及识别步骤  54-55
  5.2 汉字库的设计  55-56
  5.3 开发平台及系统组成  56-57
  5.4 实验结果  57-58
第六章 总结与展望  58-60
  6.1 总结  58-59
  6.2 展望  59-60
参考文献  60-64
致谢  64

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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