基于置信度的多分类器互补集成手写数字识别

被引：1

作者：

吴健辉 ^{[1
]}

张国云 ^{[1
]}

杨坤涛 ^{[2
]}

机构：

[1] 湖南理工学院物理与电子信息系

[2] 华中科技大学光电子科学与工程学院

来源：

计算机工程与应用 | 2007年 / 30期

基金：

湖南省自然科学基金;

关键词：

手写数字; 置信度; 多分类器互补集成;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

离线手写数字识别是光学字符识别的一个重要分支,在银行票据识别、邮政编码识别等领域有着广泛的应用。由于单一分类器在识别率上很难达到要求,人们提出了各种集成分类器识别方案。通过对离线手写数字的特征提取,从特征互补的角度出发,采用了最小距离分类器、树分类器和BP网络分类器进行多分类器互补集成,提出了基于置信度的多分类器互补集成方法。通过实验对比,基于置信度的多分类器互补集成手写数字识别在识别率和识别速度上达到了满意的结果。

引用

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