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基于多分类器组合的手写体数字识别
被引量：
35
1
作者
胡钟山
娄震
+2 位作者
杨静宇
刘克
孙靖夷
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1999年第4期369-374,共6页
本文提出了一个基于多分类器组合的手写体数字识别方法．文中首先给出了一个客观评价分类器性能的参数，其后基于此参数提出了多分类器的组合方法，并从理论上研究了此方法的一些性质．本文实验采用Concordia大学模式识别与机器智能中...
本文提出了一个基于多分类器组合的手写体数字识别方法．文中首先给出了一个客观评价分类器性能的参数，其后基于此参数提出了多分类器的组合方法，并从理论上研究了此方法的一些性质．本文实验采用Concordia大学模式识别与机器智能中心的手写体数字数据库，在实验中，使用了9个利用不同特征分类器进行组合．组合后识别率、拒识率和可靠性分别可达到97．05％，2．05％，99．08％．
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关键词
手写体数字识别
多分类器组合
模式识别
在线阅读
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职称材料
手写体数字有效鉴别特征的抽取与识别
被引量：
10
2
作者
金忠
胡钟山
+2 位作者
杨静宇
刘克
孙靖夷
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1999年第12期1484-1489,共6页
文中提出了基于后验概率估计的多特征多分类器组合识别的估计法，并提出了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换与ＫＬ变换抽取手写体数字的有效鉴别特征的方法．实验采用Ｃｏｎｃｏｒｄｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ＣＥＮＰＡＲＭＩ手写...
文中提出了基于后验概率估计的多特征多分类器组合识别的估计法，并提出了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换与ＫＬ变换抽取手写体数字的有效鉴别特征的方法．实验采用Ｃｏｎｃｏｒｄｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ＣＥＮＰＡＲＭＩ手写体数字数据库．用最近邻距离分类器与最近邻相关分类器这两个分类器，对手写体数字的１２ 个特征做多特征多分类器组合识别实验． 实验结果表明：估计法优于常用的投票法与计分法，估计法的识别率高达９７％ ．本文最后基于一个严格的结构分类器与估计法提出了一个集成分类器，该集成分类器获得了更好的实验结果：识别率、拒识率与可靠性分别可达到９７．１５％ 、２．０５％ 、９９．１８％ ，这是目前在该手写体数字数据库上所得到的最好的实验结果．
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关键词
计算机
手写体数字识别
特征抽取
模式识别
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职称材料
题名
基于多分类器组合的手写体数字识别
被引量：
35
1
作者
胡钟山
娄震
杨静宇
刘克
孙靖夷
机构
南京理工
大学
计算机科学系
concordia大学模式识别与机器智能中心
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1999年第4期369-374,共6页
基金
国家自然科学基金
国际合作研究项目
文摘
本文提出了一个基于多分类器组合的手写体数字识别方法．文中首先给出了一个客观评价分类器性能的参数，其后基于此参数提出了多分类器的组合方法，并从理论上研究了此方法的一些性质．本文实验采用Concordia大学模式识别与机器智能中心的手写体数字数据库，在实验中，使用了9个利用不同特征分类器进行组合．组合后识别率、拒识率和可靠性分别可达到97．05％，2．05％，99．08％．
关键词
手写体数字识别
多分类器组合
模式识别
Keywords
Handwritten character recognition, handwritten digit recognition, multi classifier combination
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O235 [理学—运筹学与控制论]
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职称材料
题名
手写体数字有效鉴别特征的抽取与识别
被引量：
10
2
作者
金忠
胡钟山
杨静宇
刘克
孙靖夷
机构
南京理工
大学
计算机科学系
concordia大学模式识别与机器智能中心
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1999年第12期1484-1489,共6页
基金
国家自然科学基金
国际合作研究项目
文摘
文中提出了基于后验概率估计的多特征多分类器组合识别的估计法，并提出了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换与ＫＬ变换抽取手写体数字的有效鉴别特征的方法．实验采用Ｃｏｎｃｏｒｄｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ＣＥＮＰＡＲＭＩ手写体数字数据库．用最近邻距离分类器与最近邻相关分类器这两个分类器，对手写体数字的１２ 个特征做多特征多分类器组合识别实验． 实验结果表明：估计法优于常用的投票法与计分法，估计法的识别率高达９７％ ．本文最后基于一个严格的结构分类器与估计法提出了一个集成分类器，该集成分类器获得了更好的实验结果：识别率、拒识率与可靠性分别可达到９７．１５％ 、２．０５％ 、９９．１８％ ，这是目前在该手写体数字数据库上所得到的最好的实验结果．
关键词
计算机
手写体数字识别
特征抽取
模式识别
Keywords
pattern recognition, feature extraction, discriminant analysis, handwritten digit recognition, multi-classifier combination
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O235 [理学—运筹学与控制论]
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1
基于多分类器组合的手写体数字识别
胡钟山
娄震
杨静宇
刘克
孙靖夷
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1999
35
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职称材料
2
手写体数字有效鉴别特征的抽取与识别
金忠
胡钟山
杨静宇
刘克
孙靖夷
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
1999
10
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