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采用基于识别的分割方法进行手写数字串分割.在识别的过程中,运用反例样本估计分类器参数,实验数据表明,这种运用反例样本训练的分类器与没有经过反例样本训练的分类器相比,将提高拒识率到19%左右,从而保证了较高的识别率,验证了只有经过反例训练的分类器的输出结果才是可信赖的.
运用反例基于识别的手写数字串分割
【摘 要】
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采用基于识别的分割方法进行手写数字串分割.在识别的过程中,运用反例样本估计分类器参数,实验数据表明,这种运用反例样本训练的分类器与没有经过反例样本训练的分类器相比,将提高拒识率到19%左右,从而保证了较高的识别率,验证了只有经过反例训练的分类器的输出结果才是可信赖的.
【机 构】
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华中师范大学计算机科学系
【出 处】
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武汉大学学报(理学版)
【发表日期】
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2007年03期
【基金项目】
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湖北省科技攻关计划资助项目（2003BDSP004）
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