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针对字符识别相似字符识别能力差，速度慢等问题，提出基于支持向量机的识别方法。首先提取预处理后的字符特征，然后进行降维处理，再设计多类分类器并进行训练，最后选取合适的核函数进行识别。实验表明，该方法识别率高达97．65％，且具有适应性强和效率高的特点，具有较高的实用价值。
基于SVM多类分类器的字符识别
【摘 要】
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针对字符识别相似字符识别能力差，速度慢等问题，提出基于支持向量机的识别方法。首先提取预处理后的字符特征，然后进行降维处理，再设计多类分类器并进行训练，最后选取合适的核函数
【机 构】
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扬州大学信息工程学院
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2016年1期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51273172);江苏省创新创业训练计划立项项目(201511117054Y)
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