公开(公告)号：CN103761445A

公开(公告)日：2014-04-30

申请号：CN201410053830.0

申请日：2014-02-18

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张莉 ,  周伟达 ,  何书萍 ,  王邦军 ,  张海飞 ,  李凡长

IPC: G06F19/00

Abstract: 本申请公开了一种基于密度诱导1类支持向量机的医疗诊断方法，包括：计算多个已知数据类型的训练样本的相对密度；由所述训练样本、与每个所述训练样本对应的数据类型和每个所述训练样本的相对密度，构成三元训练样本集；利用所述三元训练样本集来训练密度诱导1类支持向量机，获得一个已知半径的超球体模型；获取待测医疗诊断数据；将所述待测医疗诊断数据代入所述超球体模型中，判断所述待测医疗诊断数据所代表的点是否位于所述超球体模型内，如果是，则表示该待测医疗诊断数据的数据类型为正常，否则表示数据类型为异常。本申请公开的方法，可以有效的将不平衡的医疗诊断数据区分开来，且准确率高。

公开(公告)号：CN103310217A

公开(公告)日：2013-09-18

申请号：CN201310246733.9

申请日：2013-06-20

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张莉 ,  张海飞 ,  周伟达 ,  何书萍 ,  王邦军 ,  李凡长 ,  杨季文

IPC: G06K9/52

Abstract: 本发明公开了一种基于图像协方差特征的手写体数字识别方法及装置，包括：提取N个手写体数字训练图像的协方差矩阵，作为训练样本；其中，N为自然数；利用支持向量机对训练样本进行训练，得到分类器模型系数；其中，支持向量机所采用的核函数为计算协方差矩阵之间相似性的矩阵核函数；利用分类器模型系数、矩阵核函数和训练样本构建分类器模型；利用分类器模型对需识别手写体数字图像进行识别。采用本发明矩阵核函数的支持向量机可以对图像的协方差特征进行处理，从而使得所产生的分类器模型的系数更加准确，进而提高了手写体数字的识别率。

公开(公告)号：CN103310217B

公开(公告)日：2016-06-01

申请号：CN201310246733.9

申请日：2013-06-20

Applicant: 苏州大学

Inventor： 张莉 ,  张海飞 ,  周伟达 ,  何书萍 ,  王邦军 ,  李凡长 ,  杨季文 ,  张召

IPC: G06K9/52

Abstract: 本发明公开了一种基于图像协方差特征的手写体数字识别方法及装置，包括：提取N个手写体数字训练图像的协方差矩阵，作为训练样本；其中，N为自然数；利用支持向量机对训练样本进行训练，得到分类器模型系数；其中，支持向量机所采用的核函数为计算协方差矩阵之间相似性的矩阵核函数；利用分类器模型系数、矩阵核函数和训练样本构建分类器模型；利用分类器模型对需识别手写体数字图像进行识别。采用本发明矩阵核函数的支持向量机可以对图像的协方差特征进行处理，从而使得所产生的分类器模型的系数更加准确，进而提高了手写体数字的识别率。

公开(公告)号：CN103258211A

公开(公告)日：2013-08-21

申请号：CN201310214343.3

申请日：2013-05-31

Applicant: 苏州大学

Inventor： 王邦军 ,  张莉 ,  张海飞 ,  李凡长 ,  何书萍 ,  杨季文

IPC: G06K9/62

Abstract: 本申请实施例提供了一种手写体数字识别方法和系统，所述方法包括：计算待分类图像对应的待分类李群变换数据；获取预先训练的包括对应不同数字类别的样本李群变换数据，所述样本李群变换数据是根据不同数字类别对应的大量训练图像计算得到；确定最接近所述待分类李群变换数据的预设数量的目标样本李群变换数据；识别对应同一数字类别且数量最多的目标样本李群变换数据的数字类别为所述待分类图像的数字类别。通过本实施例可以实现简单高效的数字识别，且提高了识别准确率。