基于MQDF-DBM模型的脱机手写体汉字识别

• 作者: 张骁 覃朝勇 郑鹏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 修正的二次判别函数 深度玻尔兹曼机 脱机手写汉字识别
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 141-146
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5273字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1812-0170

摘要

针对脱机手写体汉字识别准确率较低的问题,提出一种基于修正的二次判别函数(Modified Quadratic Discriminant Function,MQDF)与深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machine,DBM)的分类器级联模型.该模型的主要思想是MQDF和DBM在特征提取和分类机制上可以相辅相成.先用MQDF进行识别并得出结果,同时计算该结果的一个广义置信度.若置信度满足要求,则将识别结果作为最终结果输出,否则结合DBM进行二次识别,得到最终识别结果.实验结果表明,使用MQDF-DBM模型可以获得比单独使用MQDF和DBM模型更高的识别准确率,且识别速度比DBM更快.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	覃朝勇	广西大学数学与信息科学学院	22	145	6.0	11.0
2	郑鹏	广西大学数学与信息科学学院	1	0	0.0	0.0
3	张骁	广西大学数学与信息科学学院	3	0	0.0	0.0