基于混合核的超球面支持向量机车牌字符识别

详细信息    查看全文 | 推荐本文 |

	英文篇名：Hyper-sphere Support Vector Machine for Character Recognition of License Plate Based on Hybrid Kernel Function 作者：胡霖 英文作者：HU Lin; 关键词：超球面 ; 混合核 ; 支持向量机 ; 车牌字符识别 中文刊名：SLYS 英文刊名：Journal of Shengli College China University of Petroleum 机构：中国石油大学胜利学院教学科研处; 出版日期：2019-06-15 出版单位：中国石油大学胜利学院学报 年：2019 期：v.33;No.120 语种：中文; 页：SLYS201902012 页数：4 CN：02 ISSN：37-1446/TE 分类号：60-63

摘要

在车牌字符识别应用中,超球面支持向量机核函数的选取一直采用单一核函数方案,存在识别正确率不高或过程较繁琐的问题。针对以上不足,将单一径向基核函数、混合核函数分别应用到超球面支持向量机的决策函数中,找到径向基核函数参数和混合核线性组合交叉概率的最优取值,提出一种超球面混合核支持向量机(MHS-SVM)。将Computational Vision研究小组数据集转换为一维矢量提取特征,采用此算法进行识别验证。试验结果表明,较已有的欧拉数特征分类和组合支持向量机,混合核方案过程简洁,具有更高的识别正确率,同时拥有较好的识别速率。
        

引文

[1]杨晓敏,吴炜,黎涛,等.基于Gabor变换和支持向量机的车牌字符识别算法[J].四川大学学报(工程科学版),2005(5):130-134.
    [2] KREβEL U. Pairwise classification and support vector machines[M]. Cambridge:MIT Press,1999:255-268.
    [3]李昆仑,黄厚宽,田盛丰.一种基于有向无环图的多类SVM分类器[J].模式识别与人工智能,2003,16(2):164-168.
    [4] TAX D M J,DUIN R P W. Support vector domain description[J].Pattern Recognition Letters(S0167-8655), 1999, 20(11):1191-1199.
    [5]朱美琳,刘向东,陈世福.用球结构的支持向量机解决多分类问题[J].南京大学学报(自然科学版),2003,39(2):153-158.
    [6]施隆照,强书连.基于组合支持向量机的车牌字符识别[J].计算机工程与设计,2017(6):1619-1623.
    [7] Computational Vision at Caltech[DB/OL]. http://www.vision.caltech.edu/html-files/archive.html,2015-3-17.
    [8]刘路,王太勇,蒋永翔,等.基于超球面支持向量机的刀具磨损状态识别[J].农业机械学报,2011(1):218-222.
    [9]刘方园,王水花,张煜东.支持向量机模型与应用综述[J].计算机系统应用,2018,27(4):1-9.
    [10]张华伟,左旭艳,潘昊.基于混合核学习支持向量机的主减速器故障诊断[J].计算机应用与软件,2017(5):91-98.
    [11]王伟,马永强,彭强.SVM多类分类器在车牌字符识别中的应用[J].计算机工程与设计,2011(9):3166-3169.