基于MQDF-DBM模型的脱机手写体汉字识别

摘要：

针对脱机手写体汉字识别准确率较低的问题,提出一种基于修正的二次判别函数(Modified Quadratic Discriminant Function,MQDF)与深度玻尔兹曼机(Deep Boltzmann Machine,DBM)的分类器级联模型.该模型的主要思想是MQDF和DBM在特征提取和分类机制上可以相辅相成.先用MQDF进行识别并得出结果,同时计算该结果的一个广义置信度.若置信度满足要求,则将识别结果作为最终结果输出,否则结合DBM进行二次识别,得到最终识别结果.实验结果表明,使用MQDF-DBM模型可以获得比单独使用MQDF和DBM模型更高的识别准确率,且识别速度比DBM更快.

关键词：修正的二次判别函数、深度玻尔兹曼机、脱机手写汉字识别

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.71462002

在线出版日期：2020-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：141-146