摘要：本发明公开了一种3D手写识别SVM分类器核参数选取方法。该方法通过改进萤火虫群优化算法(Glowworm?Swarm?Optimization,GSO)中萤火虫的位置更新公式，并且在个体移动过程中引入亮度特征大幅提高了算法的正确率与收敛性，从而选择出最佳的SVM核函数参数，构造出性能优异的分类器。利用本发明的方法，可以构建性能更好的3D手写识别系统，有效地提高3D手写识别系统的识别率。
- 专利类型发明专利
- 申请人浙江大学;
- 发明人沈海斌;杨海;
- 地址310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号
- 申请号CN201410063443.5
- 申请时间2014年02月25日
- 申请公布号CN103942574B
- 申请公布时间2017年01月11日
- 分类号G06K9/66(2006.01)I;G06N3/00(2006.01)I;
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京公网安备11010802043465号
