基于二叉树多层分类SVM的脱机手写体汉字识别

摘要：

基于Tri-training的半监督SVM算法，提出一种采用二叉树粗分类与SVM细分类结合的分类识别方法，充分发挥SVM在二类分类问题方面相对于单一SVM方法的优势。该算法在对SVM的训练中，只需要少量的标记数据，并能利用大量的未标记数据对分类器进行反复修正。实验结果表明提出的分类识别方法和基于Tri-training的半监督SVM算法在解决复杂多分类脱机手写体汉字分类识别问题上有效的提高了分类精度和速度。

关键词： 脱机手写体汉字识别 二叉树多分类 半监督学习 协同训练 Tri-training

作者: 秦朗

作者单位: 合肥工业大学电气与自动化工程学院，合肥 230009

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十九届全国测控、计量、仪器仪表学术年会

会议地点: 桂林

会议语种:中文

页码: 184-188

在线出版日期: 2009-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）