【摘 要】
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几十年来,分类器设计取得了很多很好的成果。然而目前一些正确识别率高的SVM分类器、SVDD分类器、深度学习分类器等仍然有2%左右的错误识别率。由于在比较严肃的认证识别场合,要求错误识别率接近于0%,因此这些分类器不能直接用于重大疾病认证识别、人的身份认证识别、钞票认证识别、票据认证识别、恐怖分子认证识别等需要高精度认证识别的场合。针对以上问题,本文基于SVDD算法和仿生模式识别理论的覆盖思想,提出
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几十年来,分类器设计取得了很多很好的成果。然而目前一些正确识别率高的SVM分类器、SVDD分类器、深度学习分类器等仍然有2%左右的错误识别率。由于在比较严肃的认证识别场合,要求错误识别率接近于0%,因此这些分类器不能直接用于重大疾病认证识别、人的身份认证识别、钞票认证识别、票据认证识别、恐怖分子认证识别等需要高精度认证识别的场合。针对以上问题,本文基于SVDD算法和仿生模式识别理论的覆盖思想,提出并研究了一种具有合适拒识机制的高正确识别率分类器设计算法,该算法主要包括(1)同类特征集合的紧密包裹集构造算法;(2)基于同类特征集合和紧密包裹集的同类特征区域紧密包裹面的求解算法;(3)设置所有紧密包裹面以外的公共区域为分类器的拒识区域的方法。以上算法解决了传统分类器所确定的同类特征区域会侵占已知类或未知类特征区域的问题,并引入拒识机制,在有较小拒识率的条件下,能给出较为准确的同类特征区域描述,且分类器的错误识别率明显降低。论文以手写数字识别实验作为验证,在MATLAB R2016软件环境下,使用扩充后的MNIST数据集为训练样本进行了实验测试。实验表明,在较小拒识率的前提下,本文设计的分类器错误识别率更接近0%,正确识别率接近100%。即本文设计的分类器可适用于高精度认证识别场景下。
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