融合样本相似性与HMMs的字符识别技术

• 作者: 杨扬 林子钰 王先梅 黄康
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 样本相似性 HMMs 单分类器 后验概率调整
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 58-60
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 2941字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.03.018

摘要

样本相似性是两个样本是否属于同一类别的重要依据,而传统的隐马尔可夫建模(HMMs)方法仅根据后验概率进行分类.将二者结合起来,提出一种基于样本相似性的HMMs后验概率调整方法.在该方法中采用距离来描述样本间的相似性,利用规范化的距离相似性度量对后验概率进行适当的调整.在一个单分类器中充分利用了两种分类信息,因此将其用于脱机手写大写金额的识别过程中,取得了良好的效果:在识别精度提高的同时,识别速度变化很小.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨扬	北京科技大学信息工程学院	183	2049	21.0	36.0
2	王先梅	北京科技大学信息工程学院	17	188	8.0	13.0
3	黄康	北京科技大学信息工程学院	9	48	3.0	6.0
4	林子钰		3	6	2.0	2.0