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1、基于多分類器方式的集成分類方法可提高模式分類的準(zhǔn)確性,海內(nèi)外學(xué)者也獲得了不少的研究成果。但在如何構(gòu)建自適應(yīng)性強(qiáng)的多分類器選擇方式,以及如何更好的利用多分類器的局部分類性能優(yōu)勢(shì)以提高集成分類的效果,仍然存在著不足之處。
為了完善這些不足之處,在充分研究當(dāng)前各多分類器集成分類方法研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,我們提出一種基于近鄰的多分類器選擇集成分類方法,并應(yīng)用在號(hào)牌識(shí)別上。該方法針對(duì)分類器對(duì)不同的樣本分類性能的差異,利用近鄰度度量,對(duì)于不同
2、的待測(cè)樣本,動(dòng)態(tài)的進(jìn)行多分類器的選擇,并根據(jù)動(dòng)態(tài)選擇的多分類器進(jìn)行集成分類,因此該方法能充分利用多分類器在不同樣本上的局部分類優(yōu)勢(shì),依據(jù)不同測(cè)試樣本充分進(jìn)行動(dòng)態(tài)自調(diào)整的分類。實(shí)驗(yàn)效果證明此方法可以改善分類結(jié)果,且方法的穩(wěn)定性好。
根據(jù)上述研究?jī)?nèi)容,本文的主體工作如下:
1.詳細(xì)的陳述了多分類器集成分類的研究背景、目的及意義和國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展,多分類器集成分類的概念,基于SVM(Support Vector Machin
3、e)的分類器,K近鄰及其在集成分類中應(yīng)用,以及經(jīng)典的多分類器集成分類方法。
2.提出了基于近鄰的多分類器選擇集成分類方法。該方法對(duì)于不同的待測(cè)樣本,動(dòng)態(tài)的進(jìn)行多分類器的選擇,并依據(jù)動(dòng)態(tài)選擇后的多分類器進(jìn)行集成分類,在madelon,svmguide1,w6a,ijcnn1開源數(shù)據(jù)集上實(shí)驗(yàn)證明了本方法的有效性。
3.基于以上提出的方法,實(shí)現(xiàn)了基于近鄰的多分類器選擇集成的號(hào)牌字符識(shí)別算法,并基于此算法設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了車牌識(shí)別系
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