Mönsterigenkänningsmetoder används i slutskedet av ett system för upptäckt och igenkänning av trafikskyltar, där huvudsyftet är att kategorisera ett upptäckt tecken. Stöd vektor maskiner har rapporterats som en bra metod för att uppnå detta huvudmål på grund av deras förmåga att ge god noggrannhet samt att vara glesa metoder. För kompletta datamängder av trafikskyltar är dock antalet operationer som behövs i testfasen fortfarande stort, medan noggrannheten behöver förbättras. Syftet med detta arbete är att föreslå förbearbetningsmetoder och förbättringar i stödvektormaskiner för att öka den noggrannhet som uppnås medan antalet stödvektorer, och därmed antalet operationer som behövs i testfasen, minskas. Resultaten visar att med de föreslagna metoderna ökar noggrannheten med 3–5 % med en minskning av antalet stödvektorer på 50-70 %.
Bascon m.fl. REF föreslog förbearbetningsmetoder och förbättringar i stödvektormaskinerna och fick en noggrannhetsförbättring på 3–5 % med en minskning av stödvektorerna på 50-70 %.
An optimization on pictogram identification for the road-sign recognition task using SVMs
{'venue': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'journal': 'Comput. Vis. Image Underst.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}