用于脱机手写数字识别的隐马尔可夫模型

刘刚; 张洪刚; 郭军

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用于脱机手写数字识别的隐马尔可夫模型

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将隐马尔可夫模型(HMM)用于脱机手写数字识别中,系统如何建模是一个值得研究的问题 .在考虑手写数字自身特点及特征抽取的基础上,对HMM模型的训练方法及模型参数的选取进行了研究,以提高系统识别率 .在银行票据OCR的应用中,与基于神经网络的方法结合使用,使得整张票据的拒识率降低了3%,明显提高了银行票据OCR系统的性能 .

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来源
《计算机研究与发展》|2003年第8期|1252-1257|共6页
作者
刘刚; 张洪刚; 郭军;
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作者单位

北京邮电大学模式识别与智能系统实验室,北京,100876;

北京邮电大学模式识别与智能系统实验室,北京,100876;

北京邮电大学模式识别与智能系统实验室,北京,100876;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.43;
关键词
隐马尔可夫模型(HMM); 手写数字识别; 银行票据OCR;
入库时间 2022-08-18 05:00:39

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