手写体数字有效鉴别特征的抽取与识别

摘要

文中提出了基于后验概率估计的多特征多分类器组合识别的估计法，并提出了基于具有统计不相关性的最佳鉴别变换与ＫＬ变换抽取手写体数字的有效鉴别特征的方法．实验采用Ｃｏｎｃｏｒｄｉａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ＣＥＮＰＡＲＭＩ手写体数字数据库．用最近邻距离分类器与最近邻相关分类器这两个分类器，对手写体数字的１２ 个特征做多特征多分类器组合识别实验． 实验结果表明：估计法优于常用的投票法与计分法，估计法的识别率高达９７％ ．本文最后基于一个严格的结构分类器与估计法提出了一个集成分类器，该集成分类器获得了更好的实验结果：识别率、拒识率与可靠性分别可达到９７．１５％ 、２．０５％ 、９９．１８％ ，这是目前在该手写体数字数据库上所得到的最好的实验结果．