首页 期刊 西北师范大学学报·自然科学版 基于HOG特征提取和模糊支持向量机的西夏文字识别 【正文】

基于HOG特征提取和模糊支持向量机的西夏文字识别

作者:刘兴长; 孟昱煜 兰州交通大学电子与信息工程学院; 甘肃兰州730070
西夏文字识别   hog特征提取   模糊支持向量机  

摘要:提出了基于方向梯度直方图(Histogramoforientedgradient,HOG)特征提取和模糊支持向量机(Fuzzysupportvectormachine,FSVM)的西夏文字识别技术.在模糊支持向量机模型中引入了新的隶属度函数,构造了基于多超平面的模糊支持向量机模型,增强了分类能力,降低了噪声点的干扰,提高了分类效率.将HOG特征提取和FSVM相结合应用于西夏文字识别,提高了文字识别效率.通过在数据集上测试,并与已有的文字识别方法相比较,结果表明,HOG特征提取结合FSVM的方法性能优于现有的其他方法.

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