| 基于最小二乘支持向量机的车牌字符特征分类研究 |
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| 引用本文： | 刘静.基于最小二乘支持向量机的车牌字符特征分类研究[J].计算机与数字工程,2015(7). |
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| 作者姓名： | 刘静 |
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| 作者单位： | 渭南师范学院数学与信息科学学院 渭南 714099; 渭南市智慧城市工程技术研究中心 渭南 714099 |
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| 基金项目： | 国家自然科学青年基金项目(编号61402335)；国家统计局科研计划项目(编号2012LY056)；渭南师范学院特色学科建设项目(编号14TSXK02)；渭南师范学院科研计划项目(编号14YKS007)资助。 |
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| 摘 要： | 最小二乘支持向量机是一种新的有效的机器学习算法。论文介绍了最小二乘支持向量机模型，研究了最小二乘支持向量机算法和经典的多类分类算法，提取车牌字符的奇异值特征，将奇异值系数特征作为最小二乘支持向量机的输入进行训练和分类。实验采用 LS‐SVM 工具箱，得到了较好的结果。
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| 关 键 词： | 最小二乘支持向量机 奇异值分解 车牌字符 |
LSSVM-based License Plate Character Feature Classification |
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| LIU Jing.LSSVM-based License Plate Character Feature Classification[J].Computer and Digital Engineering,2015(7). |
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| Authors: | LIU Jing |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | least squares support vector machine singular value decomposition(SVD) license plate character Class Number TP391 |
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