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基于多分类器集成的维吾尔文联机手写字母识别
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2012.11.11
  • 页码:140-145
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学电子信息学院,武汉430079, [2]新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐830046
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61065001);新世纪优秀人才支持计划资助;新疆维吾尔自治区科技厅少数民族特殊培养计划项目(No.201023116).
  • 相关项目:维吾尔文笔迹鉴别关键技术的研究
中文摘要:

多分类器组合能够在一定程度上弥补单个分类器的缺陷,因此它在模式识别中得到了广泛应用。深入调研国内外联机手写识别技术的研究动态,结合维吾尔文字母的独特书写风格,研究了基于多分类器集成的维吾尔语联机手写字母识别。利用5种不同的特征提取方法构造了5个独立的维吾尔语字母分类识别器,采用了等权投票和不等权投票等两种策略将5种维吾尔语字母分类识别器进行了有效组合。其中,单分类器采用了基于动态时间弯折(DTW)匹配距离的最近邻分类方法。实验结果表明,提出的集成策略的识别率明显高于单分类器的识别率,而且为特征的综合集成提供了多种有效途径。

英文摘要:

Combination of multiple classifiers, a certain extent, compensate for defects of a single classifier, so it has been widely applied in pattern recognition. Through in-depth study of the trend of on-line handwriting recognition technology in domestic and abroad, based on analysis of the unique shape of Uyghur characters, this paper studies the Uighur online handwritten character recognition based on multi-classifier combination. It applies five different feature extraction methods to construct five separate classifiers of Uyghuer characters and using voting strategy of ranging from rights to effective combined five kinds of classifier of Uyghuer characters. Each classifier uses the nearest neighbor classification method based on Dynamic Time Warping(DTW) matching distance. Experimental results show that the recognition rate based on integration strategy is significantly higher than the recognition rate of separate classifier, and it also provides a variety of effective ways for the comprehensive integration of features.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887