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
• 来源期刊: 西北师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 西夏文字识别 HOG特征提取 模糊支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机与信息科学
• 页码范围: 39-43
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3095字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16783/j.cnki.nwnuz.2019.05.008

摘要

提出了基于方向梯度直方图(Histogram of oriented gradient,HOG)特征提取和模糊支持向量机(Fuzzy support vector machine,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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟昱煜	兰州交通大学电子与信息工程学院	17	44	4.0	4.0
2	刘兴长	兰州交通大学电子与信息工程学院	2	1	1.0	1.0