基于高斯概率模型的字符识别算法的研究

• 作者: 任晓朵 吴献 周世华 高如新
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 字符识别 高斯分布 概率模型 KNN
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TH71|TP273
• 字数: 2409字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种新的基于高斯概率模型的字符识别算法,该算法根据模式识别的样本分布特征与高斯分布的一致性,构建了一个高斯概率模型.在模型中存储概率为P的训练样本,分类识别时,将测试样本与模型进行相关计算得出概率值,进行判断.结果表明,该算法识别速度快,准确率高,与其他字符识别算法(KNN)相比有更好的实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高如新	河南理工大学电气工程与自动化学院	12	103	6.0	10.0
2	任晓朵	河南理工大学电气工程与自动化学院	2	18	2.0	2.0
3	吴献	河南理工大学电气工程与自动化学院	3	24	3.0	3.0
4	周世华		1	5	1.0	1.0