手写体汉字识别的二叉树SVM算法研究

• 作者: 朱程辉 项思俊
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 脱机手写体汉字 二叉树 支持向量机 多分类
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 42-45
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 4168字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2009.09.012

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱程辉	合肥工业大学电气与自动化工程学院	54	436	11.0	18.0
2	项思俊	合肥工业大学电气与自动化工程学院	1	12	1.0	1.0