原文地址：汉字手写体识别方法研究作者：毕业设计论文
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汉字手写体识别方法研究
要：手写体汉字识别是汉字识别领域中最难的课题。其应用于自然人机交互领域，提高了人机交互的自然性和友好性；同时也用于文字信息自动处理领域，为节省人力，提高效率，加快信息流动作出了巨大贡献。本文对目前手写体汉字识别在预处理、特征提取、分类识别及后处理四个阶段主要采用的方法做了简要介绍，阐述了各种方法的优缺点，同时介绍了字体库建立的算法。支持向量机是近几年来模式识别领域中的一个新技术，它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中，是模式识别领域中的研究热点，本文提出了一种将支持向量机有效地用于解决多分类问题的策略。SVM具有结构简单,分类稳定可靠,且容错性好等优点。同时和LVQ 神经网络分类器识别方法进行了比较,计算机仿真表明,采用SVM用于手写体汉字识别更适合。最后根据目前的研究状况，指出今后研究中需要注意的问题和研究的发展方向。
关键词 ：汉字识别；预处理；特征提取；分类识别；支持向量机
Research on Recognition Methods of Chinese Handwriting Characters
Abstract: Chinese handwriting characters recognition is the most difficult problem in character recognition field. It can improve nature and friendship when applied in natural human machine interactive areas, make a tremendous contribution to save manpower, improve efficiency and accelerate information transmission when applied in automatic text processing. This paper surveyed the main techniques in four phases: pre -processing, feature extracting, classification and recogn
