基于Dirichlet分布的贝叶斯分类算法的手写数字字符识别

摘要：

贝叶斯分类器是一种基于概率统计的常用分类器.本文在原有的贝叶斯分类的基础上进行了改进,提出了一种基于Dirichlet分布的贝叶斯分类模型,对手写数字字符进行识别的算法.该算法用模板法进行提取特征,这种方法更易操作,提取特征的效果也好.实验表明,用贝叶斯分类方法比传统的Fisher分类算法能更好地对手写数字字符进行分类识别,且在众多领域中有较大的应用价值.

关键词：贝叶斯分类器、共轭Dirichlet分布、增量学习

所属期刊栏目：30

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2007-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：81-83,107