《表3 不同分类器使用十折交叉验证的平均识别率》
实验结果表明,HOG与KNN,RF和SVM分类器分别结合均能取得不错的识别效果.10次实验结果的平均识别率:HOG+KNN为94.85%,HOG+RF为93.65%,HOG+SVM识别率最高,达97.28%.为了进一步探究不同分类器在东巴文识别中的效果,使用十折交叉验证法,并计算10次十折交叉验证的识别准确率的均值和标准差,得到如表3所示的实验结果.可以看出,与其他两种模型相比,HOG+SVM的准确性及稳定性更高,更适合东巴象形文字识别.
图表编号 | XD00192300000 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2020.11.30 |
作者 | 申彤、庄建军、黎文斯、王昀牧、夏一飞、张志俭、张鑫、杨继琼 |
绘制单位 | 南京大学电子科学与工程学院、南京大学电子科学与工程学院、南京信息工程大学工程训练中心、南京大学电子科学与工程学院、南京大学电子科学与工程学院、南京大学电子科学与工程学院、南京大学电子科学与工程学院、丽江师范高等专科学校应用技术学院、丽江师范高等专科学校应用技术学院 |
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