Handwritten digit recognition with a novel vision model that extracts linearly separable features

Teow, Loo-Nin ; Loe, Kia-Fock

In: Proceedings IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2000 (Cat. No.PR00662), 2002-11-07

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We use well-established results in biological vision to construct a novel vision model for handwritten digit recognition. We show empirically that the features extracted by our model are linearly separable over a large training set (MNIST). Using only a linear classifier on these features, our model is relatively simple yet outperforms other models on the same data set.

Titel:	Handwritten digit recognition with a novel vision model that extracts linearly separable features
Autor/in / Beteiligte Person:	Teow, Loo-Nin ; Loe, Kia-Fock
Link:	View record in OpenAIRE (Volltext) https://doi.org/10.1109/cvpr.2000.854742
Zeitschrift:	Proceedings IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. CVPR 2000 (Cat. No.PR00662), 2002-11-07
Veröffentlichung:	IEEE Comput. Soc, 2002
Medientyp:	unknown
DOI:	10.1109/cvpr.2000.854742
Schlagwort:	Training set Computer science Intelligent character recognition business.industry Speech recognition Feature extraction Neocognitron Pattern recognition Linear classifier Intelligent word recognition Computer Science::Computer Vision and Pattern Recognition Feature (machine learning) Artificial intelligence business MNIST database Linear separability
Sonstiges:	Nachgewiesen in: OpenAIRE

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