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脱机手写体汉字识别具有重要的理论意义和实践价值,目前在小字符集方面取得了比较好的效果。对大字符集来说,仍在进行研究。为了解决大字符集的手写体汉字识别问题,一般采用多层分类的方法。根据汉字的繁简和字型结构,构造了五级的二叉树SVM模型进行汉字集的粗分类,给出了模型的构造方法。在每级分类识别当中,采用不同的汉字特征和核函数,利用"one-against-rest"算法进行细分类识别。仿真实验表明,该方法能对手写体汉字分级分类识别,具有较高的识别率。