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题名基于多分类器的无分割手写数字字符串识别算法
被引量：3
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作者
任晓奎
丁鑫
陶志勇
何欣键
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机构
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
阜新力兴科技有限责任公司
中国电网四川阿坝州电力有限责任公司
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第7期2222-2226,共5页
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基金
辽宁省博士启动基金资助项目(20170520098)
辽宁省自然科学基金资助项目(2015020100)
+1 种基金
辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目(551610001095)
辽宁省教育厅一般项目(LJ2017QL013)。
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文摘
手写体数字字符串识别常用于邮件自动分拣、银行票据和财务报表的录入中,针对其分割识别算法复杂度较高、准确率较低的问题,提出一种多分类器下无分割手写数字字符串识别算法。该算法的核心是采用四个分类器实现粘连字符串的无分割识别;将残差结构应用于Le Net-5网络,以增加网络深度,提高识别准确率,加快收敛速度;使用动态选择策略,以避免长度分类器误分类对识别结果的影响。实验结果表明,在NIST SD19一位数字和Synthetic数据集训练网络下,使用NIST SD19上长度为2、3、4、5、6的字符串验证网络,其识别准确率分别为99.3%、98.5%、98.1%、96.6%和97.2%。
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关键词
图像处理
手写数字字符串识别
多分类器
无分割
动态选择
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Keywords
image processing
handwritten digital string recognition
multi-classifier
no segmentation
dynamic selection
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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