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针对脱机手写体汉字特点,给出一种采用模糊支持向量机粗分类的方法。根据小波分解像素密度特征,利用模糊支持向量机对汉字进行粗分类。细分类识别提取外围特征,同时融合小波多网格特征,采用一对多算法进行细识别。仿真实验表明,该方法有较高识别率。
基于FSVM脱机手写体汉字分类识别研究
【摘 要】
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针对脱机手写体汉字特点,给出一种采用模糊支持向量机粗分类的方法。根据小波分解像素密度特征,利用模糊支持向量机对汉字进行粗分类。细分类识别提取外围特征,同时融合小波多网格特征,采用一对多算法进行细识别。仿真实验表明,该方法有较高识别率。
【机 构】
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合肥工业大学电气与自动化工程学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2014年23期
【基金项目】
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国家实验教学示范中心项目（No.411101）
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