По результатам экспериментов были сделаны следующие выводы:
Наилучшие способы нормализации для распознавания отдельными классификаторами — простое приведение и отношение «своих» и «чужих».
Наилучший способ нормализации для комбинирования классификаторов — с помощью положения в списке.
Наилучший способ комбинирования нескольких классификаторов — с помощью средневзвешенной суммы. При этом незначительно худшими являются способы с помощью среднего арифметического и средневзвешенной суммы с коэффициентами, отдельными для каждой графемы.
Использование комбинирующей таблицы на завершающем уровне даёт незначительный прирост верного результата на 1-м месте, но не всегда — для верного результата на 1-м или 2-м месте. Поэтому предпочтительнее использовать простую формулу, так как она не требует долгого по времени предварительного обучения.
Наилучшая конфигурация комбинирования для рассматриваемой схемы распознавания одного символа: нормализация с помощью положения в списке, комбинирующий уровень с помощью средневзвешенной суммы, завершающий уровень с помощью простой формулы.
Список литературы
Терещенко В.В., Рыбкин В. Ю., Шамис А. Л., Ян Д. Е., Принципы распознавания рукописных символов в системе FineReader // РОАИ-III. — Нижний Новгород, 1997.
Шамис А. Л. Модели поведения, восприятия и мышления. — М.: Интуит.РУ, БИНОМ. ЛЗ, 2010.
Ян Д. Е. Исследование, развитие и реализация методов автоматического распознавания рукописных текстов в компьютерных системах. Дис. канд. физ.-мат. наук: 05.13.18. — М., 2003.
Anisimovich K., Rybkin V., Shamis A., Tereschenko V., Using combination of structural, feature and raster classifiers for recognition of hand-printed characters // Proc. of the Intl. Conf. on Document Analysis and Recognition, Ulm, Germany, 1997.
