【摘 要】
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字符识别(OCR)是模式识别的一个重要分支，手写体数字识别则一直是OCR中一个极具有挑战性的难题，本文探讨的主要内容是脱机手写体数字识别。 本文首先讨论了支持向量机的一些
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字符识别(OCR)是模式识别的一个重要分支，手写体数字识别则一直是OCR中一个极具有挑战性的难题，本文探讨的主要内容是脱机手写体数字识别。
本文首先讨论了支持向量机的一些训练算法，并给出了一种新型的核函数--W<1><,2>核函数。在此基础上对层叠支持向量机(Cascafe SVM)进行了深入地分析，同时提出了一种改进的Castle SVM方法，较好地解决了训练集的划分问题。实验表明，改进后的方法使得Cascade SVM迭代次数更少，收敛速度更快。
最后，本文提出了一种新的方法--基于空间凸锥构造的手写体数字识别方法。该方法通过构造每类样本的凸锥集，来描述了各类样本在高维空间中的几何分布，然后通过判断样本所在的区域识别该样本。该方法不仅解决了手写体数字识别问题，对于其它的模式识别问题也具有参考价值。
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