Earticle

현재 위치 Home

A Comparative Study between the Support Vectors Machines and the K-Nearest Neighbors in the Handwritten Latin Numerals Recognition

첫 페이지 보기
  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIP) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.2 (2015.02)바로가기
  • 페이지
    pp.325-336
  • 저자
    B. El Kessab, C. Daoui, B. Bouikhalene, R. Salouan
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A242101

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In this paper we present a comparison between two methods of learning-classification, the first is the K-Nearest Neighbors (KNN) and the second is the Support Vectors Machines (SVM), these both methods are supervised and used for the recognition of handwritten Latin numerals that are extracted from the MNIST standard database. The recognition process organized as follows: in the pre-processing of numeral images, we exploited the thresholding, the centering and the normalization techniques, in the features extraction we have used the morphology mathematical, the zoning and the zig-zag methods. The classification methods include the K-Nearest Neighbors and the Support Vectors Machines. Our experiments results proved the highest test accuracies 93.13% and 86.50% respectively with SVM and KNN classifiers. The simulation results that we obtained demonstrate the SVM is more performing than the KNN in this recognition.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. Recognition System
 3. Database
 4. Pre-processing
 5. Features Extraction
  5.1. Extraction by Zoning Method
  5.2. Extraction by Zig-zag Method
  5.3. Extraction by Mathematical Morphology Method
  5.4. Extraction by Hybrid Method: Zoning + Mathematical Morphology + Zig-zag
 6. Learning-classification Phase
  6.1. The K-nearest Neighbors (knn)
  6.2. The Supports Vectors Machines
 7. Test and Results
  7.1. Mnist Numerals( MN) Recognition using SVM
  7.2. Mnist Numerals (MN) Recognition using K-NN
 8. Conclusion
 Acknowledgements
 References

키워드

The handwritten Latin numerals: MNIST Database The thresholding the centering and the normalization techniques the zoning the zig-zag the mathematical morphology methods the K-Nearest Neighbors (KNN) The Support Vectors Machines (SVM)

저자

  • B. El Kessab [ Laboratory of Information Processing and Decision Aids Faculty of Science and Technology, BP 523, Beni Mellal, Morocco ]
  • C. Daoui [ Laboratory of Information Processing and Decision Aids Faculty of Science and Technology, BP 523, Beni Mellal, Morocco ]
  • B. Bouikhalene [ Laboratory of Information Processing and Decision Aids Faculty of Science and Technology, BP 523, Beni Mellal, Morocco ]
  • R. Salouan [ Laboratory of Information Processing and Decision Aids Faculty of Science and Technology, BP 523, Beni Mellal, Morocco ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIP) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIP)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4254
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

이 권호 내 다른 논문 / International Journal of Signal Processing, Image Processing and Pattern Recognition Vol.8 No.2

    피인용수 : 0건 (자료제공 : 네이버학술정보)

    함께 이용한 논문 이 논문을 다운로드한 분들이 이용한 다른 논문입니다.

      출처 : 네이버학술정보

        0개의 논문이 장바구니에 담겼습니다.

        페이지 저장
        소속기관 조회
        이용자님의 소속기관(단체)이 서비스에 가입되어 있는지 확인해 보십시오.
        기관회원에 소속되어 있는 이용자는 원문을 무료로 이용할 수 있습니다.