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基于支持向量机的纸币识别方法设计与研究

蒋琳琼  贺建飚  
【摘要】:纸币识别是一个小样本、非线性和高维模式识别问题,是当前模式识别中的难题之一,具有重要研究意义和实用价值;选用支持向量机二次优化算法中的序贯最小优化算法,该算法以解析的方法处理优化问题,训练速度较快,识别率较高;序贯最小优化算法优化标准的单一阈值容易错判优化条件,从而导致花费大量时间寻找第二个优化样本;在优化标准中增设上下界两个阈值来判断优化条件,避免了原算法单一阈值判决的这个缺点,加快了训练速度,提高了识别率;将此种支持向量机训练算法用于纸币识别,能够充分发挥支持向量机解决小样本、非线性和高维模式识别问题的优点,能够适合工程应用中的需要。

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