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针对大型数据库中进行匹配识别时存在识别速度慢、时间长、影响实时应用效果的问题,提出了一种树形层次结构的粗分类方法。通过k-means得到两类粗分类的样本,用这两类粗分类数据训练SVM分类器,找到分类超平面,再不断调整分类超平面,最后构建二叉树型结构达到粗分类的目的。三个方法相结合很好地缩小目标的搜索范围,提高了识别时候的效率。