手写体汉字识别的二叉树SVM算法研究

朱程辉; 项思俊

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脱机手写体汉字识别具有重要的理论意义和实践价值,目前在小字符集方面取得了比较好的效果.对大字符集来说,仍在进行研究.为了解决大字符集的手写体汉字识别问题,一般采用多层分类的方法.根据汉字的繁简和字型结构,构造了五级的二叉树SVM模型进行汉字集的粗分类,给出了模型的构造方法.在每级分类识别当中,采用不同的汉字特征和核函数,利用"one-against-rest"算法进行细分类识别.仿真实验表明,该方法能对手写体汉字分级分类识别,具有较高的识别率.

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来源
《计算机技术与发展》 |2009年第9期|42-45|共4页
作者
朱程辉; 项思俊;
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作者单位

合肥工业大学;

电气与自动化工程学院;

安徽;

合肥;

230009;

合肥工业大学;

电气与自动化工程学院;

安徽;

合肥;

230009;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.43;
关键词
脱机手写体汉字; 二叉树; 支持向量机; 多分类;

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