基于多分类器组合的一种手写体数字识别方法

摘要：

提出了一种手写体数字识别系统.该系统由三级分类器组成:第一级提取交叉点、闭和圆等结构特征,并用模板匹配的方法进行分类;第二级由两个并行的神经网络分类器组成,每个分类器分别使用不同的统计特征;第三级是综合分类器,它将第二级的输出作为输入,根据投票规则得到最后的输出结果.多分类器组合可以集合分类器的优点,提高整个识别系统的识别精度和可靠性.

关键词：多分类器组合、模板匹配、RBF、Bagging

所属期刊栏目：29

分类号：TP183;TP391.4(自动化基础理论)

在线出版日期：2005-02-22（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：208-210