基于SVM的手写数字相似字识别研究

摘要：

该文针对银行票据识别系统中的手写数字的识别问题,利用神经网络和支撑向量机相结合的方法构建了手写数字的识别核,并利用支撑向量机对神经网络输出的识别结果中的相似字进行了二次识别,解决了手写数字中相似字的识别问题,最终的单字误识率达到2.0426%～5.4369%,满足了银行票据识别系统中的手写数字识别的实际要求.

关键词：手写数字、神经网络、支撑向量机、识别、票据处理

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划863计划2001AA114080

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：33-35,44