《表3 不同分类器使用十折交叉验证的平均识别率》

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《基于HOG特征提取和支持向量机的东巴文识别》

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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.