基于多分类器的无分割手写数字字符串识别算法

来源：计算机应用研究杂志2020年第7期北京时间：

作者：任晓奎,丁鑫,陶志勇,何欣键,

单位：1.辽宁工程技术大学电子与信息工程学院,辽宁葫芦岛125105；2.阜新力兴科技有限责任公司,辽宁阜新123000；3.中国电网四川阿坝州电力有限责任公司,四川阿坝623200；

摘要：手写体数字字符串识别常用于邮件自动分拣、银行票据和财务报表的录入中，针对其分割识别算法复杂度较高、准确率较低的问题，提出一种多分类器下无分割手写数字字符串识别算法。该算法的核心是采用四个分类器实现粘连字符串的无分割识别；将残差结构应用于LeNet-5网络，以增加网络深度，提高识别准确率，加快收敛速度；使用动态选择策略，以避免长度分类器误分类对识别结果的影响。实验结果表明，在NIST SD19一位数字和Synthetic数据集训练网络下，使用NIST SD19上长度为2、3、4、5、6的字符串验证网络，其识别准确率分别为99.3%、98.5%、98.1%、96.6%和97.2%。

关键词：图像处理,手写数字字符串识别,多分类器,无分割,动态选择,

基金资助：辽宁省博士启动基金资助项目(20170520098)；辽宁省自然科学基金资助项目(2015020100)；辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目(551610001095)；辽宁省教育厅一般项目(LJ2017QL013)；；