基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别

摘要：

AdaBoost算法作为一种有效的统计学习工具已经广泛应用于模式识别的各个领域。针对手写汉字识别中类别数大,相似字识别率低的问题,我们提出了新的二级手写汉字识别系统, 即在传统识别系统的识别结果的相似字集合中,应用AdaBoost算法对相似字符进行二次识别。实验表明,在相似字集合中,AdaBoost算法比传统的距离分类器的识别率有较大的提高。

关键词： 弱分类器 手写汉字 汉字识别 相似字 统计学习 模式识别

作者: 张彬 金连文

作者单位: 广东省广州华南理工大学电子信息学院,广州,510641

会议类型: 国内会议

会议名称: 第26届中国控制会议

会议地点: 湖南张家界

会议语种:中文

页码: 576-579

在线出版日期: 2007-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）