基于支持向量机的纸币识别方法设计与研究

• 作者: 蒋琳琼 贺建飚
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 支持向量机 纸币识别 二次优化
• 年，卷（期）: 2007,（7）
• 所属期刊栏目: 设计与应用
• 页码范围: 937-939,958
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4598.2007.07.033

摘要

纸币识别是一个小样本、非线性和高维模式识别问题,是当前模式识别中的难题之一,具有重要研究意义和实用价值;选用支持向量机二次优化算法中的序贯最小优化算法,该算法以解析的方法处理优化问题,训练速度较快,识别率较高;序贯最小优化算法优化标准的单一阈值容易错判优化条件,从而导致花费大量时间寻找第二个优化样本;在优化标准中增设上下界两个阈值来判断优化条件,避免了原算法单一阈值判决的这个缺点,加快了训练速度,提高了识别率;将此种支持向量机训练算法用于纸币识别,能够充分发挥支持向量机解决小样本、非线性和高维模式识别问题的优点,能够适合工程应用中的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺建飚	中南大学信息科学与工程学院	58	399	11.0	18.0
5	蒋琳琼	中南大学信息科学与工程学院	2	18	2.0	2.0