SVM多值分类器在脱机手写体相似汉字识别中的应用  

Recognition of Off-line Similar Handwritten Chinese Characters Based on Multi-class Support Vector Machines Classifier

作　　者：封筠[1,2] 王彦芳[3] 杨扬[1] 王小平[3] 刘永军[3] 

机构地区：[1]北京科技大学信息工程学院 [2]石家庄铁道学院计算机系,石家庄050043 [3]石家庄铁道学院计算机系

出　　处：《计算机工程与应用》2004年第27期200-202,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：河北省科学技术研究与发展指导计划项目(编号:02213560)

摘　　要：相似字的普遍存在是影响脱机手写体汉字识别率低的主要原因之一。论文研究了支持向量机(SVM)多值分类器在手写相似汉字识别中的应用,所提出的方法采用了小波弹性网格技术提取汉字的特征,通过实验比较了三种不同的SVM分类器组合策略的分类效果。Similar characters are common among Chinese characters,which is a main reason for affecting the recognition rate of off -line handwritten Chinese character.This paper presents a recognition approach for similar handwritten Chinese characters based on multi -class support vector machines classifier.The technique of combining wavelet transform with elastic meshing is employed for a given handwritten character to extract its feature.The results of three different combination strategies of binary SVM classifiers are compared by the experiments.

关 键 词：相似汉字 小波弹性网格 支持向量机(SVM)多值分类器 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]