计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2013年
z1期
335-341
,共7页
骨架%方向链码%微分链码%决策树%SLIQ算法%MDL剪枝
骨架%方嚮鏈碼%微分鏈碼%決策樹%SLIQ算法%MDL剪枝
골가%방향련마%미분련마%결책수%SLIQ산법%MDL전지
skeleton%direction chain code%difference chain code%decision tree%Supervised Learning in Quest (SLIQ) algorithm%MDL pruning
已有的泰文识别技术都是基于字符轮廓特征的,且多采用神经网络分类器.创新地提出了一种基于骨架特征和决策树分类器的泰文识别技术.首先采用字符瘦化方法提取泰文字符的骨架图像,然后从骨架图像中提取10个特征导入决策树分类器,最后采用SLIQ算法生成决策树和剪枝.实验结果表明这种基于骨架特征和决策树分类器的技术取得了比基于字符轮廓特征和神经网络分类器更好的识别结果.
已有的泰文識彆技術都是基于字符輪廓特徵的,且多採用神經網絡分類器.創新地提齣瞭一種基于骨架特徵和決策樹分類器的泰文識彆技術.首先採用字符瘦化方法提取泰文字符的骨架圖像,然後從骨架圖像中提取10箇特徵導入決策樹分類器,最後採用SLIQ算法生成決策樹和剪枝.實驗結果錶明這種基于骨架特徵和決策樹分類器的技術取得瞭比基于字符輪廓特徵和神經網絡分類器更好的識彆結果.
이유적태문식별기술도시기우자부륜곽특정적,차다채용신경망락분류기.창신지제출료일충기우골가특정화결책수분류기적태문식별기술.수선채용자부수화방법제취태문자부적골가도상,연후종골가도상중제취10개특정도입결책수분류기,최후채용SLIQ산법생성결책수화전지.실험결과표명저충기우골가특정화결책수분류기적기술취득료비기우자부륜곽특정화신경망락분류기경호적식별결과.
