基于SVM的几种汉字特征提取法比较研究

• 作者: 肖斌 黄襄念
• 来源期刊: 西华大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 手写体汉字识别 网格方向特征提取 支持向量机
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 70-74
• 页数: 5页
• 分类号: TP319
• 字数: 4025字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-159X.2009.05.020

摘要

阐述了边缘法、骨架法以及笔画法的方向特征提取算法的基本思想以及支持向鼍机(SVM)基本原理,采用SVM对所述特征提取技术分别得到的特征样本进行分别识别,正确识别率都达到90%以上.然后在时间效率、识别率以及汉字书写风格对特征提取算法的影响三方面的的对比分析基础上,得出笔画特征提取法是本文所述几种特征提取方法中时间效率最高(平均识别时间1.54ms),正确识别率最高(达96.6%)的特征提取方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄襄念	西华大学数学与计算机学院	20	79	6.0	8.0
2	肖斌	西华大学数学与计算机学院	2	17	2.0	2.0