支持向量机及其在草图编辑手势识别中的应用

• 作者: 方贵盛 沈莉芳
• 来源期刊: 电脑知识与技术（学术交流）
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 机器学习 草图识别 手势
• 年，卷（期）: 2006,（8）
• 所属期刊栏目: 研究开发
• 页码范围: 158-159
• 页数: 2页
• 分类号: TP391
• 字数: 2745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2006.08.090

摘要

支持向量机(SVM)是一种基于统计学习理论的机器学习与模式识别方法.它通过结构风险最小化准则和核函数方法,较好地解决了小样本、非线性及高维模式识别问题.本文主要从联机手绘草图编辑的角度出发,谈谈支持向量机在草绘手势笔划识别中的具体应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方贵盛		54	279	9.0	15.0
2	沈莉芳		10	37	5.0	6.0