摘要：本發(fā)明公開(kāi)了一種3D手寫(xiě)識(shí)別SVM分類(lèi)器核參數(shù)選取方法。該方法通過(guò)改進(jìn)螢火蟲(chóng)群優(yōu)化算法(Glowworm?Swarm?Optimization,GSO)中螢火蟲(chóng)的位置更新公式，并且在個(gè)體移動(dòng)過(guò)程中引入亮度特征大幅提高了算法的正確率與收斂性，從而選擇出最佳的SVM核函數(shù)參數(shù)，構(gòu)造出性能優(yōu)異的分類(lèi)器。利用本發(fā)明的方法，可以構(gòu)建性能更好的3D手寫(xiě)識(shí)別系統(tǒng)，有效地提高3D手寫(xiě)識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別率。
- 專利類(lèi)型發(fā)明專利
- 申請(qǐng)人浙江大學(xué);
- 發(fā)明人沈海斌;楊海;
- 地址310027 浙江省杭州市西湖區(qū)浙大路38號(hào)
- 申請(qǐng)?zhí)?/b>CN201410063443.5
- 申請(qǐng)時(shí)間2014年02月25日
- 申請(qǐng)公布號(hào)CN103942574B
- 申請(qǐng)公布時(shí)間2017年01月11日
- 分類(lèi)號(hào)G06K9/66(2006.01)I;G06N3/00(2006.01)I;
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