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介绍了一种基于神经网络的集装箱字符识别的方法。它采用了多个简单识别器融合的方法 ,这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用了串、并联混合的方案将它们组合在一起。与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率 ,而且缩短了识别耗时。这一方法对存在杂质时的数字和字母的识别率大于 94%。
基于神经网络的多识别器在字符识别中的应用
【摘 要】
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介绍了一种基于神经网络的集装箱字符识别的方法。它采用了多个简单识别器融合的方法 ,这一方法根据不同类型识别器的特性 ,采用了串、并联混合的方案将它们组合在一起。与单一识别器相比 ,不仅大幅提高了识别率 ,而且缩短了识别耗时。这一方法对存在杂质时的数字和字母的识别率大于 94%。
【机 构】
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武汉理工大学
【出 处】
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交通与计算机
【发表日期】
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2001年S1期
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