版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、草圖形狀識別是草圖語義理解的基礎(chǔ),它可分為兩個(gè)順序的、循環(huán)的階段:簡單草圖形狀識別和復(fù)合草圖形狀識別。簡單草圖形狀識別已得到較為廣泛的關(guān)注,而復(fù)合草圖形狀識別得到的關(guān)注則較少。 支持向量機(jī)是一個(gè)通過核函數(shù)將輸入空間影射至特征空間再進(jìn)行訓(xùn)練的線性分類器系統(tǒng),基于泛化性理論和最優(yōu)化技術(shù)來求解問題。雖已有些基于支持向量機(jī)的簡單草圖形狀識別的研究工作,但基于支持向量機(jī)的復(fù)合草圖形狀識別的研究還很少,并且沒有充分利用支持向量機(jī)強(qiáng)大的學(xué)習(xí)、
2、分類和泛化功能。 本文提出一種基于形狀空間約束的復(fù)合草圖表示方法,并設(shè)計(jì)了一個(gè)基于DAGSVM的復(fù)合草圖形狀識別算法。該算法利用了筆畫的時(shí)間信息,綜合了基于相似度的算法和基于分類器算法的優(yōu)點(diǎn)。具體工作包括: 1.在綜述草圖識別的研究現(xiàn)狀和基本方法的基礎(chǔ)上,提出了一種新的基于簡單草圖形狀空間約束的復(fù)合草圖形狀表示方法。 2.根據(jù)RBF核參數(shù)的特征,設(shè)計(jì)了一個(gè)啟發(fā)式參數(shù)搜索算法,減少了參數(shù)搜索范圍,提高了格搜索的效率
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于支持向量機(jī)的語種識別方法的研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的人臉識別方法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的車牌漢字識別方法的研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的田間雜草識別方法研究.pdf
- 基于模糊支持向量機(jī)的森林火災(zāi)識別方法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的人臉識別方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于NSCT和支持向量機(jī)的紋理特征識別方法研究.pdf
- 基于小波和支持向量機(jī)的人臉識別方法研究.pdf
- 基于混合核函數(shù)支持向量機(jī)的人臉識別方法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的氣體傳感陣列模式識別方法研究.pdf
- 基于流形支持向量機(jī)的木材表面缺陷識別方法的研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)和振動(dòng)特性的結(jié)構(gòu)損傷識別方法研究.pdf
- 基于不變矩和支持向量機(jī)的圖像識別方法研究.pdf
- 一個(gè)基于支持向量機(jī)的草圖識別系統(tǒng).pdf
- 一種基于支持向量機(jī)的垃圾微博識別方法.pdf
- 基于多核支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障識別方法研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的玉米田間雜草識別方法研究.pdf
- 基于小波包和支持向量機(jī)的滾動(dòng)軸承故障識別方法.pdf
- 支持向量機(jī)算法改進(jìn)和光譜定量識別方法的研究.pdf
- 基于量子遺傳算法和支持向量機(jī)的人臉識別方法.pdf
評論
0/150
提交評論