基于SVM汉字识别方法的特征分析  

作　　者：肖明[1] 曾莉[1] 

机构地区：[1]西南民族大学计算机科学与技术学院,四川成都610041

出　　处：《数字技术与应用》2011年第10期154-155,共2页Digital Technology & Application

基　　金：西南民族大学校级项目;项目编号:234788

摘　　要：支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。本文尝试将SVM用于相似汉字的识别,并通过实验比较了弹性网格特征和结构特征点在汉字识别中的效果,结果表明,特征点比弹性网格特征更有利有于文字的识别。

关 键 词：支持向量机 文字识别 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]