DBN融合模型对脱机手写汉字识别

针对脱机手写汉字识别问题,提出一种新的分类器级联识别模型。新模型将修正的二次判别函数(modified quadratic discriminant function,MQDF)与深度置信网络(deep belief network,DBN)相融合,利用MQDF先进行识别并得出结果,同时计算一个该识别结果的可信度,通过这个可信度对识别结果进行判别,若可信度符合要求,则MQDF的识别结果可作为最终结果直接输出,否则再与DBN结合进行二次识别,得到最终的识别结果。实验结果表明,在ETL-9B手写汉字数据集上进行的脱机手写汉字识别任务中,使用MQDF与DBN融合模型,可以取得比单独使用MQDF和DBN更好的准确率。