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1、手寫體兩位數(shù)字識別手寫體兩位數(shù)字識別翁立波翁立波2019年年2月月28日日問題提出問題提出隨著方式識別及相關(guān)實際和技術(shù)的開展,其在現(xiàn)實生活中也得到越來越廣泛的運用。微軟推出了kinect,可以經(jīng)過人臉、手勢、動作進展控制以及人機交互,使得體感游戲開場進入普通家庭??梢灶A見不久之后的家用電視機也將會帶上這樣的功能:可以用手勢來操控電視頻道。那么,能否能經(jīng)過臨空手寫數(shù)字來切換頻道?于是提出這個問題,手寫體數(shù)字識別。2問題簡化問題簡化假設需求識別的是從0-99的頻道,那么就是需求識別100類,從原問題看,需求識別的是從0-99這100類數(shù)字,且每個數(shù)字都是用一筆寫成的。34數(shù)據(jù)采集數(shù)據(jù)采集采集100
2、類數(shù)據(jù),每類30個,并曾經(jīng)過二值化處置,每幅圖像分辨率為170160Figure1 some original images517016080808080數(shù)據(jù)處置數(shù)據(jù)處置Figure2 processing6訓練與識別訓練與識別對每類30張圖片運用PCA進展降維每類前25張作為訓練集,后5張作為測試集運用SVM方法進展訓練和識別Figure3 some test results7results訓練與識別訓練與識別8實驗結(jié)果實驗結(jié)果PCA n=60Kernel type012Accuracy46.6% (233/500)46.6% (233/500)24.8% (124/500)9實驗結(jié)果實驗結(jié)
3、果Kernel type012Accuracy36% (180/500)36.2% (181/500) 18.8% (94/500)PCA n=20PCA n=40Kernel type012Accuracy45.4% (227/500)44.8% (224/500)27% (135/500)PCA n=80Kernel type012Accuracy44.8% (224/500) 44% (220/500)23.2% (116/500)10小結(jié)小結(jié)運用PCA降維后得到的一樣維度下,用linear 或者polynomial的kernel type進展訓練能得到較好結(jié)果在運用PCA分別降維至20、40、60和80后進展SVM方法訓練與分類,其中在60的時候有最高正確率11小結(jié)小結(jié)能否可以改良圖像預處
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