| 付强,丁晓青,刘长松.用于手写汉字识别的改型Adaboost算法[J].高技术通讯(中文),2009,19(4):331~336 |
| 用于手写汉字识别的改型Adaboost算法 |
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| DOI： |
| 中文关键词: 多类Adaboost算法， 手写汉字识别， 广义置信度， 改进的二次鉴别函数 |
| 英文关键词: |
| 基金项目: |
| 作者 | 单位 | | 付强 | 清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室 | | 丁晓青 | 清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室 | | 刘长松 | 清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室 |
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| 中文摘要: |
| 针对大部分多类Adaboost算法因训练复杂度过高而难以应用于手写汉字识别这种大类别数分类的问题，提出了一种新的改型的多类Adaboost算法。该算法采用基于描述性模型的多类分类器——改进的二次鉴别函数(MQDF)分类器作为基元分类器，可直接进行多类分类，无需将多类问题转化为多个两类问题处理，大大降低了训练复杂度。此外，该算法根据广义置信度更新样本权重，实验证明此方法简单有效。为了降低算法的识别复杂度，对训练后得到的基元分类器组进行删减，仅保留一个最优的基元分类器作为最终分类器。在HCL2000及THOCR HCD数据集上进行的实验表明，该算法的相对错误率比现有算法分别下降了14.3%、8.1%和19.5%。 |
| 英文摘要: |
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