基于最小代价的多分类器的动态集成

本文提出一种基于最小代价准则的分类器动态集成方法。与一般方法不同,动态集成是 根据“性能预测特征”,动态地为每一样本选择最适合的一组分类器进行集成。该选择基于使误识代价与时间代价最小化的准则,改变代价函数的定义可以方便地达到识别率与识别速度之间的不同折衷。本文中提出了两种分类器动态集成的方法,并介绍了在联机手写汉字识别中的具体应用。在实验中使了３个分类器进行动态集成,因此,得到７种分类组合,在预先     

一种识别手写汉字的多分类器集成方法

根据多信源信息处理与字符识别的经验知识,提出了一个识别手写汉字的多分类器线性集成模型.这个模型不仅考虑到不同的分类器对不同字符识别能力的不同,而且还考虑了不同的分类器得出的输入字符与参考模板之间相似度的实际大小对判决的影响,及不同分类器提供的候选字符对判决的支持作用,更重要的是提供了一种通过监督学习,利用计算机程序自动计算模型参数的方法,因而实现了一个较好的集成系统.同时,本文还提供了三个用于集成的分类器,它们集成的结果充分显示了本方法的有效性.     

一种识别手写汉字的多分类器集成方法

根据多信源信息处理与字符识别的经验知识，提出了一个识别手写汉字的多分类器线性集成模型．这个模型不仅考虑到不同的分类器对不同字符识别能力的不同，而且还考虑了不同的分类器得出的输入字符与参考模板之间相似度的实际大小对判决的影响，及不同分类器提供的候选字符对判决的支持作用，更重要的是提供了一种通过监督学习，利用计算机程序自动计算模型参数的方法，因而实现了一个较好的集成系统．同时，本文还提供了三个用于集成的分类器，它们集成的结果充分显示了本方法的有效性。     

基于多分类器集成的维吾尔文联机手写字母识别

多分类器组合能够在一定程度上弥补单个分类器的缺陷,因此它在模式识别中得到了广泛应用。深入调研国内外联机手写识别技术的研究动态,结合维吾尔文字母的独特书写风格,研究了基于多分类器集成的维吾尔语联机手写字母识别。利用5种不同的特征提取方法构造了5个独立的维吾尔语字母分类识别器,采用了等权投票和不等权投票等两种策略将5种维吾尔语字母分类识别器进行了有效组合。其中,单分类器采用了基于动态时间弯折（DTW）匹配距离的最近邻分类方法。实验结果表明,提出的集成策略的识别率明显高于单分类器的识别率,而且为特征的综合集成提供了多种有效途径。     

一个联机识别自然手写汉字的多分类器集成系统

本文提出一种联机识别自然手写体汉字的多分类器集成模型。该模型中,我们把依照01、WB和SO特征码设计的不同分类器进行集成,综合模式多种全局和局部特征,从汉字的多个结构层进行识别。初步实验结果为,识别率98.6%。     

基于动态权值集成的手写数字识别方法

提出了一种基于动态权值集成的多分类器手写数字识别方法。该方法采用BP神经网络的方法,对不同的特征输入向量构建不同的神经网络分类器,通过设定动态权值,进而对不同的分类器的输出向量采用多类器集成方法进行系统集成。实验结果表明该方法具有较高的识别率和识别精度。     

手写体汉字识别纯神经网络多分类器集成

多分类器集成是解决手写体汉字识别性能的重要方法之一,近年来受到了学术届的普遍关注。文章提出了一种基于单字单网的手写体汉字识别纯神经网络的多分类器集成方案,并通过实验证明该方案是行之有效的。     

基于置信度的多分类器互补集成手写数字识别

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。     

基于多分类器集成的图像文字识别技术及其应用研究

本文本主要对图片文字提取展开研究,首先读取图片进行预处理;然后针对网格特征和方向特征对图片文字进行特征提取;为了提高识别系统的可靠性,采用多分类器集成方法,即通过多个互补的分类器来改善单个分类器的性能。     

一种手写体汉字识别的神经网络多分类器集成方案

提出了一种基于单字单网的手写体汉字识别纯神经网络的多分类器集成方案,并通过实验证明用该方案实现的神经网络集成系统性能均比任一个神经网络单分类器都好,对1 000种不同的手写体汉字的1 000×10个字进行测试,集成后的识别率最高达到95.22%,比单分类器的识别率高出5.0%-8.7%。     

基于HMM的联机汉字识别系统及其改进的训练方法

本文描述了一个基于HMM模型的联机汉字识别系统的设计思想与实现方法。系统以联机汉字的笔段序列作为观察序列,采用带有多跨越的模型结构消除自由书写汉字笔段序列的冗余与丢失问题。HMM模型的训练是本系统设计的一个重要问题,针对复杂HMM模型参数训练容易收敛于局部最小的情况,本文结合联机汉字识别的特点,提出了一种利用“引导模型”进行训练的改进方法,避免了训练过程收敛于局部最小点的发生。经过大量样本的训练,本系统对规范书写汉字和自由书写汉字均取得了比较令人满意的结果。     

基于汉字原型的手写汉字识别

本文以现存三种汉字的计算机表示和两种传统的汉字结构分析方法进行评述，应用拓扑和几何的基本原理，分析了汉字结构及其制约关系，确定了四类组成汉字的基本关系，在此基础上实现了汉字原型，最后给出了汉字原型应用手写汉字识别的实例。     

一种用于手写体汉字识别的候选字加权多分类器集成方法

提出了一种基于候选字加权的多分类器集成方法,并将其应用于手写体汉字的识别研究中。利用４种不同的特征提取方法构造了４个独立的分类器;利用不同分类器各候选字加权处理得到的置信度函数来构造集成函数,从而将４个独立的分类器集成为一个多分类器系统。通过实验分析了几种分类器集成的方法,验证了具有一定互补性的多分类器集成对手写体汉字的识别率有较大的提高。实验结果表明、所提出的方法是行之有效的。     

手写汉语拼音的融合识别系统

手写设备用户容易忘记特定中文单字写法,需要为其提供拼音输入法。采用分类器融合方式构筑拼音单词识别系统,通过隐马尔可夫模型分类器获得拼音单词的切分点,利用统计特征识别模块进行识别后融合,研究并改进拼音单词基线提取方法。实验结果表明,该方法对17 745个测试样本的识别率达91.37%。     

基于嵌入式Linux的汉字输入法

汉字输入法是嵌入式系统输入的一项重要技术,它的功能与性能直接影响到嵌入式系统在中国的推广与应用.主要研究了联机汉字手写体输入法,以及在嵌入式系统中实现汉字手写体输入法.     

手写汉字的集群识别

为了降低单个汉字的分辨率,论文分析了通用的汉字识别模型,并在此基础上建立了适于多字识别的集群识别模型。为了充分论证集群识别模型的观点,本文从理论证明和实验两方面获得支持根据。实验结果表明基于多字识别模型的集群识别能可靠提高对连续文字的识别效果,是手写汉字识别中很有希望的发展方向。     

隐马尔可夫模型在脱机手写体汉字识别中的应用

介绍了一种新的脱机手写汉字识别方法－－隐马尔可夫模型（HMM）法，该方法对每个汉字建立8个HMM，通过等比重综合方法将8个分类器的计算结果进行综合，从而得到识别结果，实践证明该方法是可行的。     

多字体多字号印刷汉字识别方法的研究

本文对多体多字号印别汉字识别的方法进行了研究, 本文提出的方法是首先对不同字号印刷 汉字进行归一化处理, 再抽取汉字四周笔端数特征、改进粗外围特征、笔划穿插次数特征和投影变换特征, 然后对组合特征进行多级分类识别。实验在IBM一PC AT 微型机上进行, 结果表明, 实验系统在识别实际印别文本时识别率大于98%。