基于优化二叉树SVM脱机手写体汉字粗分类研究  

作　　者：甘恒 黎曙 张松华 郭婷 

机构地区：[1]中国船舶重工集团公司第七〇五研究所昆明分部,云南省昆明市650000

出　　处：《电子技术与软件工程》2022年第8期179-183,共5页ELECTRONIC TECHNOLOGY & SOFTWARE ENGINEERING

摘　　要：本文针对脱机手写体汉字特点,给出一种基于小波分解密度特征粗分类的方法。并给出了利用二叉树支持向量机实现的方法,并对该方法依相似度进行优化。仿真实验表明,该优化算法可以提高二叉树的识别率与识别速度。同时本文粗分类方法具有效高的分类正确率。

关 键 词：脱机手写体汉字 相似度 二叉树优化 像素密度 小波 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP181[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]