数字图书馆中基于机器学习的手写汉字识别的研究

摘要：

介绍了一种基于机器学习的手写汉字识别方法.针对写汉字的特点,选择并提取了横竖笔划特征、周边特征、结构划分特征、分区特征点、黑点重量等作为分类特征.在分类策略中采取了先粗分类后细分类的多级分类方法,并将决策树算法ID3成功地应用到分类策略中,在识别中利用决策树引导特征提取,减少了特征提取的数量,从而大大提高了识别速度.

关键词：特征抽取、手写汉字识别、分类、决策树、机器学习

所属期刊栏目：23

分类号：G25(图书馆学、图书馆事业)

在线出版日期：2004-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：45-47