Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Một phương pháp kết hợp hai bộ phân loại dựa trên thông tin của ma trận nhầm lẫn
Tóm tắt
Bài báo này mô tả một số kết quả nghiên cứu liên quan đến việc phát triển một bộ nhận dạng ký tự phù hợp cho việc đọc địa chỉ tiếng Hàn viết tay nhanh chóng. Mục tiêu của chúng tôi là thiết kế một bộ nhận dạng ký tự tiếng Hàn viết tay giữ lại ba đặc điểm sau: điểm nhận dạng đáng tin cậy chỉ ra xác suất, tốc độ cao, và tỷ lệ nhận dạng tích lũy chấp nhận một cách tự nhiên. Chúng tôi đã áp dụng hai bộ phân loại thống kê để đáp ứng đặc điểm đầu tiên và đề xuất các phương pháp kết hợp hai bộ phân loại để đáp ứng hai đặc điểm còn lại. Sự vượt trội của các phương pháp kết hợp được đề xuất đã được chứng minh thông qua các thí nghiệm thực hiện với cơ sở dữ liệu PE92.
Từ khóa
#Character recognition #Handwriting recognition #Image segmentation #Image recognition #Postal services #Appropriate technology #Probability #Databases #Concrete #Target recognitionTài liệu tham khảo
shrihari, 1994, A system to read names and addresses on tax forms
suen, 1998, Sorting and recognizing cheques and financial documents, Proc IAPR Workshop Document Analysis Systems, 1
laaksonen, 1997, Subspace classifiers in recognition of handwritten digits, Mathematics Computing and Management in Engineering Series
10.1109/ICDAR.1997.620640
soo, 1997, Performance improvement strategies on template matching for large set character recognition, Proceedings of J7th International Conference On-Computer Processing of Oriental Languages, 250
10.1016/0167-8655(83)90089-2
kim, 1996, Current hangul recognition activities in korea, Proceedings of French-Korean Workshop on Man-Machine Handwritten Comm, 1
elms, 1998, The advantage of using hmm-based approach for faxed word recognition, International Journal on Document Analysis and Recognition, 1, 10.1007/s100320050003
duda, 1973, Pattern Classification and Scene Analysis
10.1016/0031-3203(95)00081-X
dilecce, 2000, Classifier combination: The role of a-prirori knowledge, Proc Int'l Workshop Frontiers in Handwriting Recognition, 43
kim, 1993, Handwritten koran character image database pe92, Proc 3rd Int Conf Document Analysis and Recognition, 470473