摘要：目的针对不均衡的印刷标志图像训练集构建的二分类模型,对少类的印刷套不准图像识别准确率低的问题,研究不均衡印刷标志图像套准状态的单分类模型识别方法。方法提出支持向量数据描述方法,实现多类的印刷套准图像和少类的印刷套不准图像的准确识别。采用多类的印刷套准图像训练支持向量数据描述,构建模型。采用网格寻优方法和交叉验证方法确定模型的最佳参数C和s。利用模型对印刷标志图像套准状态进行识别。结果采用文中提出的支持向量数据描述方法,对印刷标志图像套准状态识别获得的总体识别率a为0.9500,印刷套准图像和印刷套不准图像识别准确率的几何平均数Gmean为0.9513。结论文中提出的方法获得的总体识别率a和识别率的几何平均数Gmean要优于实验中的其他方法。

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