Добро пожаловать в клуб

Показать / Спрятать  Домой  Новости Статьи Файлы Форум Web ссылки F.A.Q. Логобург    Показать / Спрятать

       
Поиск   
Главное меню
ДомойНовостиСтатьиПостановка звуковФайлыКнижный мирФорумСловарьРассылкаКаталог ссылокРейтинг пользователейЧаВо(FAQ)КонкурсWeb магазинКарта сайта

Поздравляем!
Поздравляем нового Логобуржца Лен-усь со вступлением в клуб!

Реклама

На сайте снова проблемы - решаем - ждите.
Не работает АВТОРИЗАЦИЯ - вход для пользователей не возможен.
Скорее всего, проблемы решить можно только переездом на другой сервер, другой компании.
А такой переезд возможен только в следующем месяце.
Пока других решений не вижу.
Извиняюсь за неудобства.

Ваш администратор.

КНИЖНЫЙ МИР

Support Vector Machine for Handwritten Numeral Recognition   Sanjay Gharde

Support Vector Machine for Handwritten Numeral Recognition

108 страниц. 2012 год.
LAP Lambert Academic Publishing
This book is beneficial for those researchers who are working on Mahine Learning techniques, Support Vector Machine, Handwritten Characters of any language or Pattern Recognition. Handwritten character recognition is one of the application domains in pattern classification. Recognition of Handwritten Devanagari Numerals/ Characters is a complicated task due to the unconstrained shape variations, different writing styles and different kinds of noise. Also, handwriting depends much on the writer and because one does not always write the same digit in exactly the same way. Support Vector Machine is one of the better classifier among all Machine Learning algorithms for pattern recognition. Most researchers have applied it on English, Persian, Chinese, Arabic and Tamil characters as well as numerals and acquired better recognition rate. For extracting features from each sample, the hybrid approach of Moment Invariant and Affine Moment Invariant has been adopted. Overall 18 features...
 
- Генерация страницы: 0.03 секунд -