【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61662043);甘肃省自然科学基金资助项目(1606RJZA033)
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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
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