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公开(公告)号：CN103093235A
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201210592487.8
申请日：2012-12-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于改进距离核主成分分析的手写体数字识别方法，属于模式识别与人工智能领域。本发明的特征在于，采用MNIST数据库作为实验对象，首先对样本进行二值化预处理，将处理后的样本数据利用距离核映射的核特征空间，在核特征空间利用K均值聚类将训练样本集分为N类子集，然后在核空间中计算核矩阵的特征向量得到变换矩阵，利用变换矩阵进行特征提取，将提取的特征数据集放入支持向量机建立训练模型，最后利用模型预测测试样本的识别率。本发明可以很好的提高手写体数字识别率高，减少运行时间，并且可以解决大样本的计算代价巨大的问题。
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公开(公告)号：CN102214309B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201110161140.3
申请日：2011-06-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于头肩模型的特定人体识别方法，属于模式识别与人工智能和计算机视觉领域。本发明采用摄像机作为视频采集装置，工控机作为视频处理装置。首先检测运动目标，统计得到的运动目标二值图像中的人体数目并提取人体头肩模型，同时存在多个人体则按顺序编号；按编号依次提取人体头肩模型的不变矩，根据分类标准将头肩模型分类为正背面或侧面；根据人体头肩模型的分类分别用训练好的正背面KNN分类器或侧面KNN分类器分类，实现对特定人体的识别，输出识别结果。本发明可以很好的提高识别准确率。
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公开(公告)号：CN103093235B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201210592487.8
申请日：2012-12-30
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于改进距离核主成分分析的手写体数字识别方法，属于模式识别与人工智能领域。本发明的特征在于，采用MNIST数据库作为实验对象，首先对样本进行二值化预处理，将处理后的样本数据利用距离核映射的核特征空间，在核特征空间利用K均值聚类将训练样本集分为N类子集，然后在核空间中计算核矩阵的特征向量得到变换矩阵，利用变换矩阵进行特征提取，将提取的特征数据集放入支持向量机建立训练模型，最后利用模型预测测试样本的识别率。本发明可以很好的提高手写体数字识别率高，减少运行时间，并且可以解决大样本的计算代价巨大的问题。
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公开(公告)号：CN102214309A
公开(公告)日：2011-10-12
申请号：CN201110161140.3
申请日：2011-06-15
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于头肩模型的特定人体识别方法，属于模式识别与人工智能和计算机视觉领域。本发明采用摄像机作为视频采集装置，工控机作为视频处理装置。首先检测运动目标，统计得到的运动目标二值图像中的人体数目并提取人体头肩模型，同时存在多个人体则按顺序编号；按编号依次提取人体头肩模型的不变矩，根据分类标准将头肩模型分类为正背面或侧面；根据人体头肩模型的分类分别用训练好的正背面KNN分类器或侧面KNN分类器分类，实现对特定人体的识别，输出识别结果。本发明可以很好的提高识别准确率。
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