运用反例基于识别的手写数字串分割

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运用反例基于识别的手写数字串分割

数学与计算机科学 | 更新时间：2021-04-02

- 运用反例基于识别的手写数字串分割
- Recognition-Based Method for Handwritten Numerical Strings Segmentation Trained with Negative Data
- 武汉大学学报（理学版） 2007年第3期页码：301-304
- 作者机构：
  
  1. 华中师范大学计算机科学系
  2. 华中师范大学计算机科学系,湖北,武汉,430079
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  湖北省科技攻关计划资助项目（2003BDSP004）
- DOI：
  中图分类号： TP391.4
- 纸质出版日期：2007-03-01，
- 稿件说明：
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[1]宋婉娟,董才林,陈增照,张剑.运用反例基于识别的手写数字串分割[J].武汉大学学报(理学版),2007(03):301-304.

SONG WANJUAN, DONG CAILIN, CHEN ZENGZHAO, et al. Recognition-Based Method for Handwritten Numerical Strings Segmentation Trained with Negative Data. [J]. 2007, (3): 301-304.
[1]宋婉娟,董才林,陈增照,张剑.运用反例基于识别的手写数字串分割[J].武汉大学学报(理学版),2007(03):301-304. DOI：

SONG WANJUAN, DONG CAILIN, CHEN ZENGZHAO, et al. Recognition-Based Method for Handwritten Numerical Strings Segmentation Trained with Negative Data. [J]. 2007, (3): 301-304. DOI：

采用基于识别的分割方法进行手写数字串分割.在识别的过程中

运用反例样本估计分类器参数

实验数据表明

这种运用反例样本训练的分类器与没有经过反例样本训练的分类器相比

将提高拒识率到19%左右

从而保证了较高的识别率

验证了只有经过反例训练的分类器的输出结果才是可信赖的.

This paper used the recognition-based Method to solve the segmentation problem of handwritten numerical strings.In the segmentation process

to get classifier with better performance

negative data must be the necessary trained samples.The experiment results show that this method with negative data can get better refuse rate

which reaches 19 percent.During to the increase of refuse rate

the recognition accuracy also increases

validate that the outputs of the classifier trained with negative data is reliable.

数字串分割反例样本分类器

numerical strings segmentationnegative dataclassifier

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