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题名用于脱机手写数字识别的隐马尔可夫模型
被引量：10
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作者
刘刚
张洪刚
郭军
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机构
北京邮电大学模式识别与智能系统实验室
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2003年第8期1252-1257,共6页
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基金
国家"八六三"高技术发展计划 ( 2 0 0 1AA114 0 80 )
教育部青年骨干教师基金
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文摘
将隐马尔可夫模型 (HMM)用于脱机手写数字识别中 ,系统如何建模是一个值得研究的问题 在考虑手写数字自身特点及特征抽取的基础上 ,对HMM模型的训练方法及模型参数的选取进行了研究 ,以提高系统识别率 在银行票据OCR的应用中 ,与基于神经网络的方法结合使用 ,使得整张票据的拒识率降低了 3% ,明显提高了银行票据OCR系统的性能 .
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关键词
隐马尔可夫模型(HMM)
手写数字识别
银行票据ocr
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Keywords
hidden Markov model
handwritten digit recognition
bank check ocr
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分类号
TP391.43
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名手写金融汉字识别中的可信度估计
被引量：1
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作者
徐蔚然
郭军
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机构
北京邮电大学信息工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第10期1879-1882,共4页
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基金
国家自然科学基金(No.60475007)
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文摘
由于实际票据中的手写金融汉字书写得并不规范,而且还会受到票据的背景底纹和印章等因素干扰,所以正确识别率很低.为了达到要求的识别精度,必须拒识大量样本,这样就限制了票据识别系统的自动处理率.本文提出一种基于支持向量机的可信度估计方法,其特点是针对每个文字类别,专门构造用于易混淆字判断与可信度估计的支持向量机.该方法充分利用了支持向量机在少量训练样本情况下对两类判断问题的学习能力,可以准确地估计可信度,从而在拒识较少样本的情况下达到要求的识别精度.
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关键词
汉字识别
支持向量机
易混淆字
可信度
银行票据ocr
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Keywords
Chinese character recognition
support vector machine
similar character
confidence
bank check ocr
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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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