手写金融汉字识别中的可信度估计

徐蔚然; 郭军

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由于实际票据中的手写金融汉字书写得并不规范,而且还会受到票据的背景底纹和印章等因素干扰,所以正确识别率很低.为了达到要求的识别精度,必须拒识大量样本,这样就限制了票据识别系统的自动处理率.本文提出一种基于支持向量机的可信度估计方法,其特点是针对每个文字类别,专门构造用于易混淆字判断与可信度估计的支持向量机.该方法充分利用了支持向量机在少量训练样本情况下对两类判断问题的学习能力,可以准确地估计可信度,从而在拒识较少样本的情况下达到要求的识别精度.

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来源
《电子学报》 |2005年第10期|1879-1882|共4页
作者
徐蔚然; 郭军;
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作者单位

北京邮电大学信息工程学院,北京,100876;

北京邮电大学信息工程学院,北京,100876;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
汉字识别; 支持向量机; 易混淆字; 可信度; 银行票据OCR;

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