基于概率测度支持向量机的静态手写数字识别方法

作者： 方向 ; 陈思佳 ; 贾颖

摘要： 提出了基于概率测度的支持向量机算法,它采用概率分布作为均值嵌入构造再生希尔伯特空间,为了能够直接采用任何标准的基于核的学习技术,又构造了支持向量机的一般形式,称为基于概率测度的支持向量机(PMSVM).通过在MNIST数据库构建的虚拟样本进行实验,证明了该算法在识别率和时间消耗上更为有效.

关键字： 静态手写数字识别 支持向量机 统计学习理论

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