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用于车牌字符识别的SVM算法
支持向量机(SVM)是2O世纪9O年代初由Vapnik等人提出的一类新型机器学习方法,此方法能够在训练样 本很: 的情况下达到很好的分类推广能力。本文应用SVM 算法时车牌中的汉字字符进行识别,无字符特征提取提高了识别 速度,并且可得到较高的识别率。实验讨论了SVM 算法用于字符识别时,不同的
核函数
时识别率的影响。实验结果表明, 用SVM 算法进行车牌字符识别具有较高的识别率。
2019-12-21 18:50:20
131KB
支持矢量机(SVM);车牌字符识别;最优分类面;核函数
1
最小二乘支持向量机MATLAB程序(附详细说明)
该工具箱主要用于商业用Matlab软件包使用。Matlab的工具箱已经在不同的计算机体系结构编译和测试,包括Linux和Windows。大部分函数可以处理的数据集可高达20,000或更多点的数据。LS- SVMlab对Matlab接口包括一个适合初学者的基本版本,以及一个多类编码技术和贝叶斯框架的更先进的版本。
2019-12-21 18:48:11
1.52MB
最小二乘
支持向量机
MATLAB
核函数
1
支持向量机SVM和
核函数
的matlab程序代码--完整
支持向量机SVM和
核函数
的matlab程序代码--完整,调试过的有效的程序
2018-06-27 20:39:06
4.25MB
支持向量机
SVM
核函数
matlab程序
1
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