一种多模型超图用于手写汉字识别算法_魏炳辉

随着银行业提出手填票据自动化处理需求后,对手写汉字的识别技术研究推向新的高潮。由于手写汉字形体复杂多样、训练样本不多,从而导致识别率难以提高。设计一种多模型的超图学习算法来识别手写汉字块,根据训练样本间距离关系构建样本关系阵;以样本的稀疏表示参数为样本间的关系紧密性权重构建另一个样本关系阵;以样本约束法则为基础,以标记样本间的关系权重构建标记样本间的关系阵,融合这几个关系矩阵成为多模型的超图学习框架。通过迭代学习,找出最优的手写汉字块类别归属,在手写汉字块的实验中表现出一定的优势。

  • 2021-05-06
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