手写混合字符集识别的多特征多级分类器设计

• 作者: 吴丽芸 张平 王文伟 陈俊
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 手写体字符识别 特征选取 多级分类器
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 典型应用
• 页码范围: 2948-2950
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3544字
• 语种: 中文

摘要

针对常用的银行汉字和阿拉伯数字混合字符集的识别,提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的分类特征,并采用先聚类再用多层感知器(MLP)神经网络分类的多级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	张平	武汉大学电子信息学院	71	757	14.0	25.0
2	陈俊	武汉大学电子信息学院	25	349	9.0	18.0
3	王文伟	武汉大学电子信息学院	23	170	9.0	12.0
4	吴丽芸	武汉大学电子信息学院	2	16	2.0	2.0