基于支持向量机的空白试卷识别方法

【摘要】：通常情况下,很难用试卷扫描图像的像素灰度值来直接区分空白试卷和非空白试卷.应用支持向量机方法可以有效地识别空白试卷.建立了两个二维线性可分的支持向量机,一个是以图像像素灰度值列向量的标准差的最大值和行向量的标准差的最大值为特征的支持向量机1,另外一个是以图像像素灰度值列向量的标准差的标准差和行向量的标准差的标准差为特征的支持向量机2.在实际应用中,大部分空白试卷应用支持向量机1来识别,对个别的位于支持向量机1的分类间隔(margin)内的试卷样本,支持向量机1有可能出现识别错误,在这种情况下,应用支持向量机2作进一步识别.此方法在HSK空白试卷识别中取得了很好的结果.

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1	燕海霞；王忆勤；李福凤;脉象信号研究日渐深入[N];中国医药报;2005年
2	沈占锋;遥感影像信息提取与分析[N];计算机世界;2006年
3	王竣;深入开发CAD系统对疾病诊断有重要意义[N];中国医药报;2007年
4	北京数码空间信息技术有限公司技术总监刘斌;Web Mining：第二代网络信息处理技术[N];计算机世界;2000年
5	上海高博;让电脑“听懂”人话[N];电脑报;2008年
6	李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
7	课题主持人李心丹　课题协调人上海证券交易所施东晖傅浩课题研究员宋素荣查晓磊宾红辉张许宏郭静静黄隽南京大学工程管理学院;内幕交易与市场操纵的行为动机与判别监管研究[N];中国证券报;2007年
8	孙哲南　谭铁牛;生物识别的十大关键技术[N];计算机世界;2007年
9	记者何腾江　通讯员周汇成;验钞新技术通过鉴定[N];中山日报;2008年
10	清华大学苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年

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