【摘 要】
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论文提出了一种无约束手写数字的组合式识别系统,该系统由三个分类器组成并行结构.分类器1为基于字符轮廓层次特征的多层感知器网络,分类器2为基于数学形态学规则一化形态谱
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论文提出了一种无约束手写数字的组合式识别系统,该系统由三个分类器组成并行结构.分类器1为基于字符轮廓层次特征的多层感知器网络,分类器2为基于数学形态学规则一化形态谱特征的多层感知器网络,分类器3将HAVNET与多层神经网络进行级联.三个分类器的分类结果按一定的组合规则,确定最终的识别结果.论文讨论了三种组合规则:投票规则、中值规则和多候选值的投票规则.三种组合规则将分类器1、分类器2和分类器3对测试字集的识别结果进行组合,比较了在选取不同阈值的情况下组合系统的分类性能,以及各组合规则之间的异同.分类器1、分类器2和分类器3对测试集的单字识别率都达到97%以上.由于三个分类器采用完全不同的形式来描述字符,使分类器之间的相关性降低,因而,组合识别系统在三种组合规则下的性能都优于单个分类器的性能.
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