一种不确定性二叉树SVM的脱机手写体汉字识别研究

• 作 者: 范程华 徐小丽 蒋先伟 鲁世斌
• 机 构: 合肥师范学院电子信息工程学院
• 出 处: 安庆师范学院学报(自然科学版)
• 发表日期: 2013年01期
• 关键词: 脱机手写体汉字 不确定性二叉树 支持向量机 Off - line Handwritten Chinese characters binary tree su

针对脱机手写体汉字特征复杂和类别多样的特点,基于SVM数学模型,采用了一种不确定性二叉树与SVM相结合的分类识别方法设计了一种多类分类器,该设计方法在保证识别准确率的情况下大大减少了支持向量机的数量,简化了二叉树模型,能快速辨识并删除多余的枝节,并具有一定的容错率,加快了辨识速度。实验结果表明,采用不确定性二叉树SVM设计的多类分类器有效地降低了拒识率和漏识率,保证了识别的准确率,提高了识别速度。