检索结果-南通市图书馆

MCS HOG Features and SVM Based Handwritten Digit Recognition System

Journal of Intelligent Learning Systems and Applications 2017年第2期9卷 21-33页

作者： Hamayun A. Khan Faculty of Computer Studies Arab Open University Industrial Ardiya Kuwait

Digit Recognition is an essential element of the process of scanning and converting documents into electronic format. In this work, a new Multiple-Cell Size (MCS) approach is being proposed for utilizing Histogram of Oriented Gradient (HOG) features and a Support Vector Machine (SVM) based classifier for efficient classification of Handwritten Digits. The HOG based technique is sensitive to the cell size selection used in the relevant feature extraction computations. Hence a new MCS approach has been used to perform HOG analysis and compute the HOG features. The system has been tested on the Benchmark MNIST Digit Database of handwritten digits and a classification accuracy of 99.36% has been achieved using an Independent Test set strategy. A Cross-Validation analysis of the classification system has also been performed using the 10-fold Cross-Validation strategy and a 10-fold classification accuracy of 99.26% has been obtained. The classification performance of the proposed system is superior to existing techniques using complex procedures since it has achieved at par or better results using simple operations in both the Feature Space and in the Classifier Space. The plots of the system’s Confusion Matrix and the Receiver Operating Characteristics (ROC) show evidence of the superior performance of the proposed new MCS HOG and SVM based digit classification system.

关键词： Handwritten Digit Recognition MNIST Benchmark Database HOG Analysis Multiple-Cell Size HOG Analysis SVM Classifier 10-fold Cross-Validation Confusion Matrix Receiver Operating Characteristics

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模糊决策树算法在软件估算中的数据处理应用研究

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科学咨询(科技·管理) 2015年第5期 77-78页

作者：苟英重庆工程学院

本文将通过某项目实例使用遗传算法和模糊决策树结合的方法进行软件估算。遗传算法优化的模糊决策树软件工作量估算模型是基于遗传算法优化的模糊决策树算法,输入的数据为原始化数据。使用Desharnais数据集,采用10-折交叉验证,对离散和... 详细信息

本文将通过某项目实例使用遗传算法和模糊决策树结合的方法进行软件估算。遗传算法优化的模糊决策树软件工作量估算模型是基于遗传算法优化的模糊决策树算法,输入的数据为原始化数据。使用Desharnais数据集,采用10-折交叉验证,对离散和连续型的样本数据使用函数求值。

关键词：模糊决策树遗传算法优化 10-fold cross-validation软件估算

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