手写体笔迹识别中分类器的设计及实现

摘要：

为提高手写体笔迹识别的识别率和稳定度,将信息融合理论应用到识别算法中,给出了多分类器融合的结构框图;采用将笔迹的特征向量转化为待识样本(检材)的特征向量与样本库中的样本特征向量的距离值作为神经网络的输入值,将多类识别问题转化为判断是否为同一类的问题;提出利用分类器的先验知识,为每个分类器构造一个混淆矩阵,来标识每个分类器的分类能力.

关键词：多分类器融合、距离向量、混淆矩阵

所属期刊栏目：28

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：长春理工大学校科研和教改项目YJJ2003-01

在线出版日期：2006-02-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：93-95