| 基于神经网络多分类器组合模型的OCR应用研究 |
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| 引用本文： | 魏娜,贲可荣,潘杰,张秀山.基于神经网络多分类器组合模型的OCR应用研究[J].武汉理工大学学报(交通科学与工程版),2007,31(6):1110-1112,1116. |
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| 作者姓名： | 魏娜 贲可荣 潘杰 张秀山 |
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| 作者单位： | 海军工程大学计算机工程系,武汉,430033 |
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| 基金项目： | 海军工程大学校科研和教改项目 |
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| 摘 要： | 根据多分类器组合原理,提出一种基于神经网络的多分类器组合模型.该模型首先使用基于贯穿码特征的分类器对字符分类,然后,由基于投影特征的分类器对经过上一级分类器分类后的字符进行识别.试验表明,该模型能有效提高光学字符识别率.
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| 关 键 词： | 光学字符识别 多分类器组合 BP神经网络 特征提取 |
| 收稿时间： | 2007-06-09 |
| 修稿时间： | 2007年6月9日 |
Combination Model of Multiple Classifiers by Neural Network and its Application to OCR |
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| Wei Na,Ben Kerong,Pan Jie,Zhang Xiushan.Combination Model of Multiple Classifiers by Neural Network and its Application to OCR[J].journal of wuhan university of technology(transportation science&engineering),2007,31(6):1110-1112,1116. |
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| Authors: | Wei Na Ben Kerong Pan Jie Zhang Xiushan |
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| Abstract: | According to the theory of multi-classifier combination,a combination model for OCR(Optical Character Recognition) based on neural network is given.A primary classifier is utilized to classify the character by cross feature code before the secondary classifiers with projection feature are applied to further recognizing the characters.The experiment results show that the model can increase the OCR rate effectively. |
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| Keywords: | optical character recognition multi-classifier combination BP neural network feature extraction |
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