基于多分类器的无分割手写数字字符串识别算法

摘要

手写体数字字符串识别常用于邮件自动分拣、银行票据和财务报表的录入中,针对其分割识别算法复杂度较高、准确率较低的问题,提出一种多分类器下无分割手写数字字符串识别算法.该算法的核心是采用四个分类器实现粘连字符串的无分割识别;将残差结构应用于LeNet-5网络,以增加网络深度,提高识别准确率,加快收敛速度;使用动态选择策略,以避免长度分类器误分类对识别结果的影响.实验结果表明,在NIST SD19一位数字和Synthetic数据集训练网络下,使用NIST SD19上长度为2、3、4、5、6的字符串验证网络,其识别准确率分别为99.3％、98.5％、98.1％、96.6％和97.2％.