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浙江大学学报(工学版)
J4  2005, Vol. 39 Issue (8): 1136-1141    
论文     
支持向量机在字符分类识别中的应用
任 俊（浙江大学 信息与电子工程学系，浙江 杭州 310027）
李志能（浙江大学 信息与电子工程学系，浙江 杭州 310027）
 全文: PDF 
摘要：

为了对数字字符和字母字符进行有效识别，提出了一种利用二值字符图像投影的特征参数构
造字符特征矢量的方法，对这些特征矢量进行归一化处理并作为支持向量机的训练集。采用支持向量机和
多层感知器网络对字符的特征矢量进行训练，分别构造出26个字母分类器、10个数字分类器以及36个字母
-数字综合分类器。通过对字符的分类识别测试，字符识别的准确率平均为96.5％，识别速度平均为20.5 
ms/字符，结果表明了支持向量机在字符识别应用中的有效性。
关键词： 支持向量机;  字符识别;  分类器;  特征矢量    
出版日期: 2005-08-20
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任俊
李志能

引用本文:

任俊 李志能. 支持向量机在字符分类识别中的应用[J]. J4, 2005, 39(8): 1136-1141.

LIN Dun, LI Zhi-Nai. . J4, 2005, 39(8): 1136-1141.

链接本文:

http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/    或    http://www.zjujournals.com/xueshu/eng/CN/Y2005/V39/I8/1136

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