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在模式识别领域,投票策略是非常有效的,而且已被成功应用到人脸检测、识别等领域. 然而,在手写汉字识别 (Handwritten Chinese character recognition, HCCR)中,由于类别集很大、训练样本少等特点,现有的很多分类器集成方法方法都很难直接应用于此领域. 本文提出一种自产生式投票的方法,该方法通过事先学习得到的参数集产生一个测试集合,然后用一个分类器去识别 测试集合中的每个样本,得到属于各个类别的概率,最后通过加权投票得到识别结果. 实验结果表明,本文提出的方法是实用和有效的. 相似文献
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基于Bag-of-phrases的图像表示方法 总被引:7,自引:4,他引:3
在过去的几年,将图像内容表示为特定"视觉词"出现次数直方图的Bag-of-words模型,展示了其在图像内容分类方面的强大优势.然而,在这种统计特定"视觉词"出现次数直方图的模型中,"视觉词"之间的相互位置关系几乎被完全丢弃了.本文从分析Bag-of-words模型在文本分类和图像内容分类领域的对应关系的角度出发,提出一种加入"视觉词"之间的相互位置关系的图像表示方法—Bag-of-phrases模型.在标准数据集上验证了该图像表示方法对图像内容分类性能的影响.实验结果显示,本文提出的方法相对于传统的Bag-of-words模型可以达到更好的分类性能. 相似文献
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