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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
基于多分类器集成的维吾尔文联机手写字母识别
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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
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在维吾尔文联机手写识别过程的训练阶段,单词被切分成字母,经过特征提取和聚类形成特征向量作为模型的输入。构造出以字符为基元的隐马尔可夫模型(HMM),将其嵌入到识别字典网络中。通过基于HMM的分类识别器,最终得到识别结果。首次将消除延迟笔画、建立有延迟笔画和无延迟笔画的字典的方法应用于维吾尔文手写识别中,取得了较高的识别率。
基于中心距离特征的联机手写维吾尔文全形态字母识别研究
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简单的基于MATLAB的手写字母识别(神经网络分类器)程序,想具体了解可以查看我的博客。
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基于贝叶斯分类的手写数字识别
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搭建一个平台,可以用鼠标手写数字,运用一种分类器对此手写数字进行识别,并对分类器性能进行评估。三次作业,分别用最小错误率贝叶斯分类器,Fisher线性分类器,人工神经网络进行识别。都采用matlab编程,前两种可...
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基于SVM的手写体识别
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