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摘要:
该文主要研究了脱机手写数字识别中的特征选择与提取和分类器的设计问题,选取了网格特征和交叉点特征,采用了最小距离分类器和基于Fisher判别的线性分类器,并使用基于置信度分析的方法进行混合集成,提高了识别正确率。
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文献信息
篇名 基于置信度分析的脱机手写数字识别算法
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 手写数字识别 FISHER判别 置信度分析
年,卷(期) 2011,(7X) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 5202-5204
页数 3页 分类号 TP391.43
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈星娥 福建江夏学院电子信息科学系 20 21 3.0 4.0
2 高建清 福建江夏学院电子信息科学系 12 12 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
手写数字识别
FISHER判别
置信度分析
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
出版文献量(篇)
41621
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