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刊名：计算机工程与应用
发表时间：2020-07-01
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.
发表时间：2015-05-01
摘要:
针对手写相似汉字识别问题，提出一种新的基于分类器的方法来更全面地利用原始特征中的判别信息。新方法与现有的对相似汉字提取额外特征的方法不同，其在得到特征向量之后，首先利用修正的二次判别函数进行分类，然后用支持向量机对分类结果中的相似汉字的上述特征向量进行再一次的分类，得到最终的识别结果。利用分类混淆矩阵自动得到相似汉字集合，并提出了一种新型的存储结构用于快速查找支持向量机的训练字典。在ETL9B手写汉字数据库上的实验表明，所提出的方法可得到相对于提取额外特征方法更好的识别结果，以此证明了原始特征中存在对于相似字的判别信息，提出的基于分类器的方法可更好地利用这些判别信息。
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