基于MQDF-DBM模型的脱机手写体汉字识别

针对脱机手写体汉字识别准确率较低的问题,提出一种基于修正的二次判别函数（Modified Quadratic Discriminant Function,MQDF）与深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine,DBM）的分类器级联模型。该模型的主要思想是MQDF和DBM在特征提取和分类机制上可以相辅相成。先用MQDF进行识别并得出结果,同时计算该结果的一个广义置信度。若置信度满足要求,则将识别结果作为最终结果输出,否则结合DBM进行二次识别,得到最终识别结果。实验结果表明,使用MQDF-DBM模型可以获得比单独使用MQDF和DBM模型更高的识别准确率,且识别速度比DBM更快。