多类SVM分类方法在智能像卡识别中的实现

• 作者: 张欣 戴永
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 二叉树 多类分类 智能像卡 联网门禁
• 年，卷（期）: 2007,（29）
• 所属期刊栏目: 产品、研发、测试
• 页码范围: 104-106
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2745字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.29.030

摘要

支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,在模式识别、回归分析、函数估计等领域有着广泛的应用.论文提出在单片机系统上实现这一算法的方法,并在智能像卡联网门禁系统中得以实现.应用结果表明,该方法使像卡识别在获得SVM多类分类识别能力的同时,也有效降低了单片机的计算负荷.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴永	湘潭大学信息工程学院	66	265	8.0	13.0
2	张欣	湘潭大学信息工程学院	7	17	2.0	3.0