支持向量机在字符分类识别中的应用

作     者：任俊 李志能 REN Jun;LI Zhi-neng

作者机构：浙江大学信息与电子工程学系浙江杭州310027 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2005年第39卷第8期

页      面：1136-1141页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

主　　题：支持向量机 字符识别 分类器 特征矢量 

摘      要：为了对数字字符和字母字符进行有效识别,提出了一种利用二值字符图像投影的特征参数构造字符特征矢量的方法,对这些特征矢量进行归一化处理并作为支持向量机的训练集.采用支持向量机和多层感知器网络对字符的特征矢量进行训练,分别构造出26个字母分类器、10个数字分类器以及36个字母-数字综合分类器.通过对字符的分类识别测试,字符识别的准确率平均为96.5%,识别速度平均为20.5ms/字符,结果表明了支持向量机在字符识别应用中的有效性.