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文檔簡介
1、隨著信息技術的高速發(fā)展，手寫體漢字識別技術已廣泛應用于文獻檢索、辦公自動化、郵政系統(tǒng)、銀行票據(jù)處理等方面。由于手寫體漢字識別存在太多的技術難點，使得大類別手寫體漢字的識別還不能達到實際應用中的實時處理要求，而在實際應用中，通常只需對小字符集手寫體漢字進行識別，如銀行票據(jù)中的手寫體金融漢字，現(xiàn)代商業(yè)銀行迫切希望能對其進行自動識別。因此，研究這種小字符集手寫體漢字識別有一定的實用價值和現(xiàn)實意義，同時對進一步研究大類別手寫體漢字識別有一定的指
2、導作用。 銀行票據(jù)中的手寫體金融漢字識別屬于漢字識別的具體問題，本文在簡單介紹手寫體漢字的識別流程之后，詳細討論了識別過程中分類器設計方法。在分類器設計方法中，由于SVM分類器表現(xiàn)出傳統(tǒng)分類器所不具有的處理小字符集細分類問題的獨特優(yōu)勢，本文采用SVM方法對銀行票據(jù)中手寫體金融漢字進行分類識別。 SVM方法是基于核的學習方法，在設計SVM分類器之前，首先要解決的問題是SVM核函數(shù)及核參數(shù)的確定，它將直接影響到SVM分類器
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