基于多分类器集成的维吾尔文联机手写字母识别

• 作者: 卡米力·木依丁 玛依热·依布拉音 艾斯卡尔·艾木都拉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 联机手写识别 维吾尔文字母 时间弯折算法 多分类器集成 投票法
• 年，卷（期）: 2012,（31）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 140-145
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5156字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.31.031

摘要

多分类器组合能够在一定程度上弥补单个分类器的缺陷,因此它在模式识别中得到了广泛应用.深入调研国内外联机手写识别技术的研究动态,结合维吾尔文字母的独特书写风格,研究了基于多分类器集成的维吾尔语联机手写字母识别.利用5种不同的特征提取方法构造了5个独立的维吾尔语字母分类识别器,采用了等权投票和不等权投票等两种策略将5种维吾尔语字母分类识别器进行了有效组合.其中,单分类器采用了基于动态时间弯折(DTW)匹配距离的最近邻分类方法.实验结果表明,提出的集成策略的识别率明显高于单分类器的识别率,而且为特征的综合集成提供了多种有效途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾斯卡尔·艾木都拉	新疆大学信息科学与工程学院	170	561	11.0	15.0
2	卡米力·木依丁	新疆大学信息科学与工程学院	27	90	4.0	9.0
3	玛依热·依布拉音	武汉大学电子信息学院	5	39	3.0	5.0