手写体字符识别的多特征多分类器设计

• 作者: 姜建国 曹建春 沈淑娟
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征选取 神经网络 多分类器 手写体字符识别
• 年，卷（期）: 2004,（16）
• 所属期刊栏目: 开发设计
• 页码范围: 116-118
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 2806字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.16.038

摘要

特征选取和分类器设计是字符识别系统设计的关键.文章针对手写体汉字和阿拉伯数字混和字符集的识别提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的字符特征并采用神经网络多分类器进行识别的设计方法.实验结果表明,该方法用于手写体混合字符集的识别是行之有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	姜建国	西安电子科技大学计算机学院	89	685	14.0	21.0
2	沈淑娟	西安电子科技大学计算机学院	2	27	2.0	2.0
3	曹建春	西安电子科技大学计算机学院	3	31	3.0	3.0