一种动态剪枝二叉树SVM的脱机手写体汉字识别方法研究  

作　　者：徐小丽[1] 范程华[1] 樊敏[1] 

机构地区：[1]合肥师范学院电子信息工程学院,安徽合肥230061

出　　处：《合肥师范学院学报》2018年第3期11-14,共4页Journal of Hefei Normal University

摘　　要：脱机手写体汉字识别是一个多类分类问题,且某些类别之间存在一定的关系,在识别其中某一类汉字时,并不需要区分所有汉字类别,为此提出了一种基于动态剪枝二叉树SVM的多分类改进算法。每次识别时都去掉没有价值的支持向量,根据字型结构特征重新构造二叉树,可以减少支持向量机数量,提高识别速度。通过对脱机手写体汉字识别仿真,比较不同多类分类算法的性能,证明该方法能够在保证识别准确率的情况下提高了汉字分类识别的速度。

关 键 词：脱机手写体汉字 动态剪枝二叉树 支持向量机 多分类 

分 类 号：TP277[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]