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摘要:
手写识别作为改善人机交互的技术之一已经变得越来越重要,涌现了大量对手写文字和手绘图形的研究工作,而作为手写识别的一个重要部分,对图形和文本的分类工作一直没有获得足够的重视。本文基于开源数据挖掘工具Weka设计并实现一种手写图文分离方法,基于LogitBoost、Random Forest和LADTree三种不同分类器的测试结果表明,Logit-Boost的综合分类效果最好。通过联合3个分类器能够实现精确的图形判定,但文本的分类效率则受限于分类效果最差的分类器。同时基于信息增益评估结果,分析了不同特征对图文分类的影响。
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文献信息
篇名 一种手写图文分离方法
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 手写识别 数据挖掘 图文分离 分类模型
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 应用与开发
研究方向 页码范围 145-148,154
页数 5页 分类号 TP391.41
字数 3859字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.12.034
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 冯桂焕 7 127 3.0 7.0
5 胡兴鸿 1 0 0.0 0.0
9 施大鹏 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (3)
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同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1996(1)
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2000(1)
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2013(0)
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研究主题发展历程
节点文献
手写识别
数据挖掘
图文分离
分类模型
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
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
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