在模式识别领域,投票策略是非常有效的,而且已被成功应用到人脸检测、识别等领域.然而,在手写汉字识别(Handwritten Chinese character recognition,HCCR)中,由于类别集很大、训练样本少等特点,现有的很多分类器集成方法方法都很难直接...在模式识别领域,投票策略是非常有效的,而且已被成功应用到人脸检测、识别等领域.然而,在手写汉字识别(Handwritten Chinese character recognition,HCCR)中,由于类别集很大、训练样本少等特点,现有的很多分类器集成方法方法都很难直接应用于此领域.本文提出一种自产生式投票的方法,该方法通过事先学习得到的参数集产生一个测试集合,然后用一个分类器去识别测试集合中的每个样本,得到属于各个类别的概率,最后通过加权投票得到识别结果.实验结果表明,本文提出的方法是实用和有效的.展开更多
文摘在模式识别领域,投票策略是非常有效的,而且已被成功应用到人脸检测、识别等领域.然而,在手写汉字识别(Handwritten Chinese character recognition,HCCR)中,由于类别集很大、训练样本少等特点,现有的很多分类器集成方法方法都很难直接应用于此领域.本文提出一种自产生式投票的方法,该方法通过事先学习得到的参数集产生一个测试集合,然后用一个分类器去识别测试集合中的每个样本,得到属于各个类别的概率,最后通过加权投票得到识别结果.实验结果表明,本文提出的方法是实用和有效的.
