基于DS-SVM的手写体数字识别的研究综述报告

基于DS-SVM的手写体数字识别的研究综述报告本文将对利用DS-SVM算法进行手写体数字识别的研究进行综述和分析。首先我们将介绍支持向量机（SVM）和DS-SVM的基本概念和原理，然后分析DS-SVM

DS-SVM 基于的手写体数字识别的研究综述报告 DS-SVM 本文将对利用算法进行手写体数字识别的研究进行综述和 SVMDS-SVM 分析。首先我们将介绍支持向量机（）和的基本概念和原 DS-SVM 理，然后分析在手写体数字识别方面的应用研究。 支持向量机是一种基于统计学习理论的分类器，其核心思想是找到 能够完全分开两类训练数据的超平面，最大化分类间的间隔，从而实现 二分类任务。支持向量机在图像识别、文本分类、生物学和金融等领域 得到了广泛应用。支持向量机具有很好的分类性能，但是它的计算成本 SVM 很高。因此，为了降低计算成本并提高分类准确率，许多基于的改 DS-SVM 进算法被提出，其中是一种很有前途的算法。 DS-SVMSVM 也是一种基于的改进算法，主要采用一种新的模糊性 SVM 质量度来衡量样本点对于决策区域的影响。相比于传统算法， DS-SVMDS-SVM 采用域间的小学翻转反馈来提高分类精度。同时，算法 还具有优异的泛化性能和抗干扰性能。 DS-SVM 手写体数字识别是算法非常重要的应用领域之一。在传统 手写体数字识别系统中，通常需要提取一些特征来表示输入的手写数字 ZernikeGabor 图像，如矩、方向梯度直方图、滤波器和局部二值模式 DS-SVM 等。这些特征可以为提供更好的输入数据，从而帮助提高分类 性能。 DS-SVM 有许多研究团队应用算法进行手写体数字识别。例如，同 DS-SVMK-NN 济大学的杨伟民等人提出了一种基于和改进型算法的手写 (DCT) 体数字识别系统。该研究首先使用改进的离散余弦变换提取手写数 DS-SVMK-NN 字的特征，然后分别使用和改进型算法进行分类。实验结 MNIST98.72 果表明，这种方法在数据集上的识别率达到了％，具有很 高的准确性和可靠性。 DS-SVM 此外，哈尔滨工业大学的王春颖等人研究了一种新的基于 和哈尔小波的手写体数字识别方法。该研究采用哈尔小波变换提取手写