【摘 要】
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传统基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的DR (Digital Radio-graphy)图像数字识别方法并来考虑样本之间的个体差异特征,不能最优区分不同种类样本.因此,文中研究了一种基于个体差异的奇异值的识别方法.利用奇异值方法提取数字的个体差异特征,并采用最近邻距离分类器对该特征进行分类.对已分割出的数字识别实验结果表明,与传统算法相比,该算法的
【机 构】
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重大大学光电技术及系统教育部重点实验室ICT研究中心,重庆 400044;重庆大学光电工程学院,重庆 400044
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传统基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的DR (Digital Radio-graphy)图像数字识别方法并来考虑样本之间的个体差异特征,不能最优区分不同种类样本.因此,文中研究了一种基于个体差异的奇异值的识别方法.利用奇异值方法提取数字的个体差异特征,并采用最近邻距离分类器对该特征进行分类.对已分割出的数字识别实验结果表明,与传统算法相比,该算法的正确识别率较高.
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