【摘 要】
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针对传统算法如模板匹配法、支持向量机(SVM)在智能选举计票系统手写字符识别上准确率低的问题,提出一种基于多粒度级联多层梯度提升树方法进行准确又快速的选票手写字符识别
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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四川省科技支撑计划项目(2015GZ0088)
论文部分内容阅读
针对传统算法如模板匹配法、支持向量机(SVM)在智能选举计票系统手写字符识别上准确率低的问题,提出一种基于多粒度级联多层梯度提升树方法进行准确又快速的选票手写字符识别的算法。首先,利用多粒度扫描的方式,通过设置多种大小不同的采样滑动窗口对图片进行逐步采样,得到特征子样本,再经过随机森林转换并拼接得到比原始数据更加抽象和健壮的再表征向量;再利用级联的多层梯度提升树,对得到高阶特征的表征向量进行逐层训练得到模型,根据多层梯度提升树对字符进行识别分类;最后,对于具有二义性符号,通过提出的阈值判别法进行判断,对有
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