一种基于机器学习的经济数据识别方法

摘要

针对海量经济数据无法正确识别并进行实时分析、存储的缺陷,提出了一种基于机器学习的数字识别方法。首先通过相机实时采集LED屏幕数据,采用人工设置ROI(Region of Image,感兴趣区域)的方式划分识别区域,然后采用水平投影法定位数字区域与分割单个目标,再提取归一化后识别目标的投影特征分布,并在训练阶段将其作为学习模型SVM(Support Vector Machine,支持向量机)的输入,最后用完成的SVM模型作为经济数据识别方法的分类器,并将识别数据导入后台数据库进行后续分析。实验表明:以某一股票软件为例,该系统可以准确快速识别屏幕上的经济数据,较传统方式效率更高,速度更快。