一种改进的快速嵌入式字符识别方法

针对手持式字符识别系统开发中系统对实时性要求较高、系统资源有限以及传统的支持向量机(SVM)分类方法难以同时满足识别率和识别速度的缺点,提出一种快速的SVM(FCSVM)分类算法。对支持向量集采用变换的方式,用少量的支持向量代替全部支持向量进行分类计算,在保证不损失分类精度的前提下使得分类速度较传统SVM算法有较大提高。实验结果表明,FCSVM算法较大幅度地减少了计算复杂度,提高了分类速度,尤其在嵌入式系统中效果更加明显。     

一种改进的快速嵌入式字符识别方法

针对手持式字符识别系统开发中系统对实时性要求较高、系统资源有限以及传统的支持向量机(SVM)分类方法难以同时满足识别率和识别速度的缺点,提出一种快速的SVM(FCSVM)分类算法。对支持向量集采用变换的方式,用少量的支持向量代替全部支持向量进行分类计算,在保证不损失分类精度的前提下使得分类速度较传统SVM算法有较大提高。实验结果表明,FCSVM算法较大幅度地减少了计算复杂度,提高了分类速度,尤其在嵌入式系统中效果更加明显。     

基于人工免疫的彩色图像颜色约减算法

针对真彩色图像中颜色种类多、信息冗余量大的问题,通过分析生物免疫与自学习分类的相似性,提出一种基于人工免疫的彩色图像颜色约减算法。通过人工免疫的自学习颜色分类约减,将原彩色图像的颜色约减到较少的数目,便于后续的目标定位、图像分割和识别。实验结果表明,本方法具有良好的颜色约减性能,且与传统的颜色量化方法相比,本方法具有较低的量化误差。