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大类别集分类与自适应及其在汉字识别中的应用

大类别集分类与自适应及其在汉字识别中的应用

  • 字数: 108000
  • 装帧: 平装
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 作者: 张煦尧
  • 出版日期: 2023-01-01
  • 商品条码: 9787111713289
  • 版次: 1
  • 开本: 32开
  • 页数: 184
  • 出版年份: 2023
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精选
编辑推荐
适读人群 :研究生、科研人员、从业者等◆中国计算机领域具有重要突破或重要创新的博士研究生科研成果◆2014年度CCF优秀博士学位论文奖◆致力于突破传统方法的局限◆打破独立同分布的假设
内容简介
本书从大类别集和非独立同分布的角度出发,分别对降维、分类器学习、分类器自适应三方面的研究进行了深人的阐述,并且通过实验证明了在联机及脱机手写汉字识别上本书方法的性能优于传统方法。本书主要内容包括:基于加权Fisher准则的大类别集降维、基于局部平滑的修正二次判别函数、基于风格迁移映射的分类器自适应、基于风格归一化的模式域分类。本书可以帮助读者了解手写体汉字识别方面的研究进展,可作为人工智能、模式识别领域的高校研究生、科研工作者的参考用书。
目录
丛书序
导师序
摘要
ABSTRACT
插图索引
表格索引
第1章绪论
1.1背景介绍和研究意义
1.1.1特征描述
1.1.2分类器设计
1.1.3分类器自适应
1.1.4大类别集汉字识别
1.2本书主要内容及贡献
1.3本书组织结构
第2章基于加权Fisher准则的大类别集降维
2.1引言
2.2FDA和类别可分性问题
……

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