| Revue: | TecnoLógicas |
| Base de datos: | PERIÓDICA |
| Número de sistema: | 000400992 |
| ISSN: | 0123-7799 |
| Autores: | López Sarmiento, Danilo A1 Manta Caro, Héctor C Vera Parra, Nelson E2 |
| Instituciones: | 1Universidad Distrital "Francisco José de Caldas", Grupo Investigación Internet Inteligente, Bogotá. Colombia 2Universidad Distrital "Francisco José de Caldas", Grupo Investigación GICOGE, Bogotá. Colombia |
| Año: | 2013 |
| Periodo: | Jul-Dic |
| Número: | 31 |
| Paginación: | 37-51 |
| País: | Colombia |
| Idioma: | Español |
| Tipo de documento: | Artículo |
| Enfoque: | Aplicado, descriptivo |
| Resumen en español | En este artículo se compara el desempeño de una máquina de vectores de soporte de mínimos cuadrados multi-clase (multi-class Least Square Support Vector Machine mc-LSSVM) frente a un clasificador por regresión logística multi-clase, ante el problema del reconocimiento de dígitos numéricos (0-9) escritos a mano. Para desarrollar la comparación se usó un set de datos com-puesto por 5000 imágenes de dígitos numéricos escritos a mano (500 imágenes por cada número del 0-9), cada imagen de 20 x 20 pixeles. La entrada a cada uno de los sistemas evaluados fueron vectores de dimensión 400, correspon-dientes a cada imagen (no se realizó extracción de características). Ambos clasificadores utilizan la estrategia Uno contra todos (OneVsAll) para habili-tar la multi-clasificación y una función de validación cruzada aleatoria para el proceso de minimización de la función de costo. Las métricas de comparación fueron la precisión y el tiempo de entrenamiento bajo las mismas condiciones computacionales. Ambas técnicas evaluadas presentaron una precisión supe-rior al 95 %, siendo LS-SVM ligeramente más precisa. Sin embargo, en el costo computacional sí se encontró una diferencia notoria: LS-SVM requiere un tiempo de entrenamiento 16,42 % inferior al requerido por el modelo basado en regresión logística bajos las mismas condiciones computacionales |
| Resumen en inglés | In this paper is compared the performance of a multi-class least squares support vector machine (LSSVM mc) versus a multi-class logistic regression classifier to problem of recognizing the numeric digits (0-9) handwritten. To develop the comparison was used a data set consisting of 5000 images of handwritten numeric digits (500 images for each number from 0-9), each image of 20 x 20 pixels. The inputs to each of the systems were vectors of 400 dimensions corresponding to each image (not done feature extraction). Both classifiers used OneVsAll strategy to enable multi-classification and a random cross-validation function for the process of minimizing the cost function. The metrics of comparison were precision and training time under the same computational conditions. Both techniques evaluated showed a precision above 95 %, with LS-SVM slightly more accurate. However the computational cost if we found a marked difference: LS-SVM training requires time 16.42 % less than that required by the logistic regression model based on the same low computational conditions |
| Disciplinas: | Ciencias de la computación, Matemáticas |
| Palabras clave: | Matemáticas aplicadas, Máquinas de soporte vectorial, Mínimos cuadrados, Regresión logística, Clasificadores, Dígitos numéricos |
| Keyword: | Computer science, Mathematics, Applied mathematics, Support vector machines, Least squares, Logistic regression, Classifiers, Numerical digits |
| Texte intégral: | Texto completo (Ver PDF) |
