【摘 要】
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该文先就手写数字识别的相关研究发展作了综述,然后一章介绍了机器学习,包括非监督学习和监督学习,在数字识别中的应用.在非监督学习小节中,除了比较各种成熟的聚类方法,还提
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该文先就手写数字识别的相关研究发展作了综述,然后一章介绍了机器学习,包括非监督学习和监督学习,在数字识别中的应用.在非监督学习小节中,除了比较各种成熟的聚类方法,还提出了自己的交迭聚类算法和基于RBF核的升维聚类算法.在监督学习章节上,着重描述了将在实际工作中利用和展开的各种方法,如贝叶斯理论、EM算法、学习矢量量化、支持向量机等.接下来的一章着重讲述数字串识别领域的主要研究方向.最后一章描述了一个已实现的具体手写数字串识别系统.在该系统中,数字串图像首先被分割为单个数字字符,然后经过预处理包括平滑去噪、倾斜校正、归一化,再使用多种方法进行特征提取以便于多特征的分类器集成.在单分类器训练阶段,结合了无监督聚类和有监督学习的方法,保证学习训练过程的快速和有效.在有监督学习阶段,高斯混合模型和概率的学习矢量量化被统一在学习算法中并得到了不错的效果.在多分类器集成阶段,分析了该集成框架对于识别率识别速度的影响,并引入决策轮廓矩阵以充分利用各分类器的识别结果信息.我们针对已有的基于决策模板的算法提出了改进算法.最后给出了我们的集成方法的识别效果,并和部分的其它集成方法作了比较.可以看出,我们的集成方法取得了较高的识别效果,在中科院自动化所文字识别工程中心的大规模样本集上达到99.22％的识别率.
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