【摘 要】
：
针对脱机手写汉字识别问题,提出一种新的分类器级联识别模型。新模型将修正的二次判别函数（modified quadratic discriminant function,MQDF）与深度置信网络（deep belief networ
【机 构】
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哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
：
黑龙江省自然科学基金(F201208)
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针对脱机手写汉字识别问题,提出一种新的分类器级联识别模型。新模型将修正的二次判别函数（modified quadratic discriminant function,MQDF）与深度置信网络（deep belief network,DBN）相融合,利用MQDF先进行识别并得出结果,同时计算一个该识别结果的可信度,通过这个可信度对识别结果进行判别,若可信度符合要求,则MQDF的识别结果可作为最终结果直接输出,否则再与DBN结合进行二次识别,得到最终的识别结果。实验结果表明,在ETL-9B手写汉字数据集上进
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