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基于多分类器组合的手写体数字识别
引用本文:胡钟山,娄震,杨静宇,刘克,孙靖夷.基于多分类器组合的手写体数字识别[J].计算机学报,1999,22(4):369-374.
作者姓名:胡钟山  娄震  杨静宇  刘克  孙靖夷
作者单位:1. 南京理工大学计算机科学系,南京,210094
2. Concordia大学模式识别与机器智能中心,蒙特利尔
基金项目:国家自然科学基金,国际合作研究项目
摘    要:本文提出了一个基于多分类器组合的手写体数字识别方法。文中首先给出了一个客观评价分类器性能的参数,其后基于此参数提出了多分类器的组合方法,并从理论上研究了此方法的一些性质,本文实验采用Concortdia大学模式识别与机器智能中心的手写体数字数据库,在实验中,使用了9个利用不同特征分类器进行组合,组合后识别率、拒识率和可靠性分别可达到97.05%,2.05%,99.08%。

关 键 词:手写体字符识别  手写体数字识别  多分类器组合
修稿时间:1998年1月22日

HANDWRITTEN DIGIT RECOGNITION BASED ON MULTI-CLASSIFIER COMBINATION
HU Zhong-Shan,LOU Zhen,YANG Jing-Yu,LIU Ke,SUEN C Y.HANDWRITTEN DIGIT RECOGNITION BASED ON MULTI-CLASSIFIER COMBINATION[J].Chinese Journal of Computers,1999,22(4):369-374.
Authors:HU Zhong-Shan  LOU Zhen  YANG Jing-Yu  LIU Ke  SUEN C Y
Abstract:A handwritten digit recognition method based on multi-classifier combination is described in the paper. First I an objective parameter called performance parameter is defined to judge the classifier's performance. Then, a new combination algorithm of multi-classifier is presented. Some properties of combination method are also given in this paper. The Concordia University CENPARMI handwritten digit database is used in the experiment. Nine classifiers which use different features are combined to recognize the image. The experiment results (Recognized,Rejected and Reliability) are 97.05%, 2.05%, 99.08% respectively.
Keywords:Handwritten character recognition  handwritten digit recognition  multi classifier combination
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