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多分类器联合是解决复杂模式识别问题的有效办法。对于多分类器联合,一个关键的问题是如何对每个分类器的分类性能作出可靠性估计。以往提出的方法是利用各个分类器在训练阶段得到的知识来判断决策的可靠性,这些方法都需要大量的存储空间,并且没有考虑到分类器在分类过程中,由于输入样本的质量变化从而分类性能也会改变。文章提出了一种分类器的动态联合方法,该方法直接利用分类器的输出信息来估计分类器的可靠性。实验结果表明,比较传统的联合方法,该方法是一种有效的联合方法。