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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。
基于SVM汉字识别方法的特征分析
【摘 要】
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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。
【机 构】
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西南民族大学计算机科学与技术学院
【出 处】
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数字技术与应用
【发表日期】
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2011年10期
【基金项目】
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西南民族大学校级项目,项目编号：234788
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