基于多级分类器的自由手写数字在线识别

设计了一种用于手写字符在线识别的多级分类器模型。在该模型中,通过对四个独立的分类算法进行集成,将脱机方法与联机方法,神经网络方法与传统方法有机地结合起来构成一个完整的手写字符在线识别系统。理论分析和实验结果表明,该集成系统比单一系统具有明显的优越性。     

基于多特征集成分类器的人脸表情识别

提出基于多特征集成分类器的人脸表情识别新算法。新算法首先对预处理后的人脸表情图像通过3种不同的特征提取方法来提取不同类型的表情特征,然后对不同特征构造不同的分类器,最后构造一个基于神经网络的集成分类器模型,对这3个分类器的输出进行决策融合,从而实现人脸表情的最终识别。在JAFFE人脸表情数据库中的试验结果表明,所提算法的识别效果优于单个特征和单一的分类器。     

汉字识别多分类器集成的新方法

从信息熵的角度分析了多分类器集成的重要性，提出了一种用于汉字识别的多分类器集成的新方法——综合识别法。该方法充分考虑到各分类器的特性，在保证效率的同时，较好地改善了用单个分类器识别低质量文本时误识率较高的不足，使系统误识率下降了７４％，拒识率下降了２７％。提出了一种基于惩罚函数的确定各分类器拒识门限的方法，该方法既可灵活地确定系统的识别率、误识率，又避免了收集巨量训练样本的工作。     

基于多特征多分类器的脱机手写汉字识别研究

特征选取和分类器设计是字符识别系统设计的.本文针对手写体汉字识别提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的汉字特征,而后输入BP神经网络多分类器进行识别的设计方法.实验结果表明,该方法用于手写体汉字识别是行之有效的.     

神经网络分类器动态集成方法

提出一种神经网络分类器的动态集成方法.基于bootstrapping构建不同的个体神经网络,针对混合属性,通过不同的加权最近邻设计评估单个网络的分类精度,在此基础上动态选择误差率较小的神经网络,经过投票形成集成分类结果.将该方法与其它几种集成方法在10个UCI数据集上进行了分类性能比较.实验结果表明,该方法在上述所有数据集上的平均分类精度最佳,同时发现,Bagging比隐层神经元数法能更好地生成个体网络,而将两者结合起来训练个体神经网络,并不能明显提高集成性能.     

手写数字识别中组合式神经网络的构建方法

将聚类技术和遗传算法相结合, 提出一种基于相似度传播算法和遗传算法的神经网络集成方法应用于手写数字识别问题. 先分别利用主成分分析和Fisher线性判别分析对数据集进行特征提取, 得到两类特征数据集, 再利用Bagging方法分别为这两类特征数据集训练简单的BP神经网络, 然后采用相似度传播算法对这些BP神经网络进行聚类, 找到作为类簇中心的网络(中心网络), 最后利用遗传算法对所有中心网络的权值进行训练, 将中心网络进行加权线性集成作为最终分类器. 在标准手写数字数据集MNIST上进行测试的实验结果表明, 该方法的识别率优于单个神经网络的识别率, 并兼顾了分类效率.     

一种基于特征提取的手写字符识别技术

在分析图象处理及其特征提取理论的基础上,研究了字符的笔划特点, 探讨了手写字符的宽度、交叉点、链码等特征,用提取字符结构特征的方法,设计并实现了一种手写字符识别系统。实践证明了这些特征简单明确。     

基于多分类器集成的数据流分类方法

概念漂移给数据流挖掘工作带来了很大阻碍.经典的SEA算法通过动态裁剪集成分类器的方式有效地捕获到概念漂移.其裁剪集成分类器的策略是直接删除掉一个权值最低的基础分类器,这意味着算法抛弃了一个已经学习了的概念,当该概念再出现时还需再学习,导致算法效率的降低.现提出了一种能够提取旧概念的算法(ECRRC),并给出了存储和提取概念的具体方法.面对概念的重复出现,ECRRC不用再学习就能够完成数据流分类.实验结果表明,ECRRC能够提高数据流分类效率.     

一种空中快速手写连续字符识别方法

为改善空中手写连续字符的识别效果,本文提出一种快速的识别方法,利用目标跟踪模型生成空中连续字符的轨迹图像,再利用连续字符识别模型识别轨迹图像。目标跟踪模型采用改进的高帧率孪生网络,连续字符识别模型采用改进的残差循环神经网络。实验结果表明,目标跟踪模型的帧率达到175.5 fps,连续字符识别模型的帧率达到30.8 fps,识别率达到91%。     

利用小波和RBF神经网络进行手写数字识别

提出一种基于小波和RBF神经网络的手写数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用RBF神经网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果.     

一种手写体数字识别的神经网络方法

本文提出了一种基于不变矩特征的手写体数字识别的神经网络方法,比较了采用不同类型神经网络时一般短和轮廊矩的分类能力,并给出了实验结果。     

用于手写体汉字识别的汉字结构模型

针对手写体汉字识别问题，选取笔段和笔划作为基元，分析手写体汉字的组成规律和变形规律，提出了两种汉字结构模型：笔段中心点模型和笔划关系矩阵模型，以及基于模型的分类依据和识别方法．根据所提出的模型，采用两级分类方案构造汉字识别系统，粗分类采用笔段中心点法，细分类采用笔划关系矩阵法．实验表明模型是有效可行的．     

一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法

提出了一种基于RBF神经网络的英文字符识别方法。该方法首先提取字符的结构特征和统计特征，以它们作为神经网络的输入向量，然后用RBF神经网络进行识别。使用了高斯函数作为神经网络的激励函数，并以最小二乘准则对字符进行识别。对字符样本的识别结果显示，此方法在识别错误率和识别效率等方面均有很好的效果。     

神经网络文字识别系统的研制

研究人工神经网络技术在文字识别上的应用．阐述了该系统的基本原理、模型，并运用反向传播（ＢＰ）模型进行文字识别系统的模型，以探求解决集合庞大、字形复杂并且存在大量相似结构的汉字的高速自动输入途径     

有限集手写体汉字特是取及分类器设计

介绍了手写体汉字特征提取的基本概念，采用了一种叠合网络加权笔画提取方法用于提取有限集汉字特征。通过对径向基函数网络（RBF网络）的模型分析，提出了一种组合RBF网络分类器应用于有限集手写体汉字识别，并利用结合遗传算法和模拟退火算法的混合优化策略进行RBF分类器的训练。     

基于小波预处理的神经网络字符识别方法

提出了一种基于小波变换预处理的神经网络法的字符识别法,利用小波变换对字符进行了预处理,提取文字字符的主要能量特征,减少了字符特征识别的维数,与直接采用神经网络方法进行字符识别相比,所用的神经网络规模小,收敛速度快,能有效识别含有噪声的低质量模糊文字字符.     

基于子笔划的手写体汉字识别

该文给出一种汉字子笔划的提取方法 ,较好地解决了因子笔划相交 ,使提取的同类字符子笔划不稳定问题。引入了字符的固定部件划分方法及特征矩阵的概念。字符部件中包含各类子笔划的位置、长度等信息 ,特征矩阵是这些信息的集中体现。设计了一种新的遗传算法 ,由未知字符一个部件的一类子笔划表示的字符与某类模型的相似度 ,既由与其它 3类子笔划相应的相似度调节 ,又由与周围部件同类子笔划相应的相似度调节。实验表明 ,该手写体汉字识别方法是有效的     

基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法

提出了一种基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取的新方法。根据每个笔划像素点及其邻域像素点的方向分布特征，汉字图像被分解为“横”、“竖”、“撇”和“捺”4种子模式，而无需提取轮廓和骨架。文中构造了5种不同的弹性网络，并将其应用于方向分解特征的提取，最后，应用863手写样本库HCL2000验证了本文方法的有效性。     

基于动态规划的联机手写汉字分割方法

为解决手写汉字文本的自动切分问题,提出了一种基于动态规划的联机手写汉字分割方法.该方法根据手写笔画的结构特征、笔顺信息以及神经网络分类器给出的类概率构造代价函数,并将其分别应用于手写句子的预分割和基于识别的分割过程,然后利用动态规划算法寻找最佳分割路径.预分割在保持较低误分割率的前提下,可以有效地降低候选分割块的数量,以加速分割过程.实验结果表明,预分割的误分割率为0.57%,过分割率仅为11.1%;在未应用语言模型的情况下,最终的正确分割率为88.2%.