Написать рефераты, курсовые и дипломы самостоятельно.  Антиплагиат.
Студенточка.ru: на главную страницу. Написать самостоятельно рефераты, курсовые, дипломы  в кратчайшие сроки
Рефераты, курсовые, дипломные работы студентов: научиться писать  самостоятельно.
Контакты Образцы работ Бесплатные материалы
Консультации Специальности Банк рефератов
Карта сайта Статьи Подбор литературы
Научим писать рефераты, курсовые и дипломы.


подбор литературы периодические источники литература по предмету

Support Vector Machine for Handwritten Numeral Recognition



Год выпуска: 2012
Автор: Sanjay Gharde
Издательство: LAP Lambert Academic Publishing
Страниц: 108
ISBN: 9783659235399
Описание
This book is beneficial for those researchers who are working on Mahine Learning techniques, Support Vector Machine, Handwritten Characters of any language or Pattern Recognition. Handwritten character recognition is one of the application domains in pattern classification. Recognition of Handwritten Devanagari Numerals/ Characters is a complicated task due to the unconstrained shape variations, different writing styles and different kinds of noise. Also, handwriting depends much on the writer and because one does not always write the same digit in exactly the same way. Support Vector Machine is one of the better classifier among all Machine Learning algorithms for pattern recognition. Most researchers have applied it on English, Persian, Chinese, Arabic and Tamil characters as well as numerals and acquired better recognition rate. For extracting features from each sample, the hybrid approach of Moment Invariant and Affine Moment Invariant has been adopted. Overall 18 features...


Похожие книги

  1. Lean Yu, Shouyang Wang, Kin Keung Lai, Ligang Zhou. Bio-Inspired Credit Risk Analysis: Computational Intelligence with Support Vector Machines. – М.: , 2008. – 244 с.
  2. Nello Cristianini, John Shawe-Taylor. An Introduction to Support Vector Machines and Other Kernel-based Learning Methods. – М.: , 0. – 0 с.
  3. Vojislav Kecman. Learning & Soft Managing – Support Vector Machines, Neural Networks & Fuzzy Logic Models. – М.: , 2001. – 576 с.
  4. Sedat Ozer and Chi Hau Chen. A kernel study on Support Vector Machines. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 84 с.
  5. Isis Didier Lins,Marcio das Chagas Moura and Enrique Lopez Droguett. Support Vector Machines and Particle Swarm Optimization. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 92 с.
  6. Zdenek Vyoral. Using support vector machines in fuzzy classification. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2015. – 56 с.
  7. Vinita Dutt Sunderiyal and Ajit Kumar Singh Yadav. Handwritten Character Recognition Using Artificial Neural Network. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 140 с.
  8. Jeff Fortuna. ICA FEATURE EXTRACTION AND SUPPORT VECTOR MACHINE IMAGE CLASSIFICATION. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2010. – 184 с.
  9. Mohamed Ramadan,Almoataz Y. Abdelaziz and Amr M. Ibrahim. Series Compensated Line Protection using Support Vector Machine. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 140 с.
  10. Setu Kar. Comparing Prediction Accuracy For Machine Learning. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 124 с.
  11. Pallavi Baviskar. Support Vector Machine, Projection Histogram for Math Expression. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 92 с.
  12. Sandhya Arora,Debotosh Bhattacharjee and Mita Nasipuri. Handwritten Devnagari Character Recognition using Soft Computing. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 156 с.
  13. Mamta BahetiI. Handwritten Character Recognition: A Milestone To Achieve. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2013. – 136 с.
  14. Harsha Chavan. Offline Handwritten Signature Recognition System. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2014. – 88 с.
  15. Sanjay Gharde. Support Vector Machine for Handwritten Numeral Recognition. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 108 с.
  16. Ganapatsingh Rajput and Shankar Mali. Handwritten Marathi Numeral Recognition. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2011. – 100 с.
  17. Muhammad Farhan Khan and Muhammad Asif Zakriyya. Speech Recognition with efficient use of Support Vector Machines. – М.: LAP Lambert Academic Publishing, 2012. – 92 с.

Образцы работ

Тема и предметТип и объем работы
Особенности виртуального общения
Психология
Курсовая работа
28 стр.
Разработка нового товара в маркетинге
Маркетинг
Курсовая работа
40 стр.
Этапы формирования теории президентства
История государства и права
Курсовая работа
30 стр.
Математические модели океанических течений
Переводоведение (теория перевода)
Курсовая работа
42 стр.



Задайте свой вопрос по вашей теме

Гладышева Марина Михайловна

marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Контакты
marina@studentochka.ru
+7 911 822-56-12
с 9 до 21 ч. по Москве.
Поделиться
Мы в социальных сетях
Реклама



Отзывы
Наталья, 23.05
Спасибо огромное Марине!!! Я защитилась на \хорошо\, не ответила на один вопрос (по поводу закона). Более трети человек из группы гос.аттестационная комиссия завернула из-за плохого содержания работы. Содержание моего диплома им очень понравилось! Всем рекомендую студенточку :)