【摘 要】
:
文中提出了基于后验概率估计的多特征多分类器组合识别的估计法,并提出了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换与KL变换抽取手写体数字的有效鉴别特征的方法。实验采用Concordia University CENPARMI手写体
【机 构】
:
南京理工大学计算机科学系,CONCORDIA大学模式识别与机器智能中心
【基金项目】
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国家自然科学基金;国际合作研究项目
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文中提出了基于后验概率估计的多特征多分类器组合识别的估计法,并提出了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换与KL变换抽取手写体数字的有效鉴别特征的方法。实验采用Concordia University CENPARMI手写体数字数据库。用最近邻距离分类器与最近邻相关分类器这两个分类器,对手写体数字的12个特征做多特征多分类器组合识别实验。实验结果表明:估计法优于常用的投票法与计分法,估计法的识别率高达
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