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Arcgis Engine调用多分类器进行面向对象分类和基于像素的分类

选用一种组合模式识别系统：特征提取算法（ FLDA、K-L变换，或基于欧氏距离J2判据）+分类器（最近邻NN分类器、KNN分类器、最小中心分类器、Bayes分类器、SVM）；再将或faceR和faceS合并，采用K-folds cross validation训练并测试分类器的性能（分类准确率）作出评估。 用MATLAB、或者Python、Java、 C++等编程实现模式识别的整个过程（可以直接调用相关的函数）。

这是一本英文电子书，讲的是分类器组合方法，是对分类器组合方法的综述，内容很全面

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%。

一对一 一对多 的分类方法 初学者可以学习学习

为了提高人脸识别中待测人脸图像年龄估计的正确率,提出了一种基于多分类器融合的3D人脸年龄识别算法。首 先,利用人脸的纹理信息将二维图像映射到标准三维模型上,并以贝叶斯决策理论为基础,对Kittler提出的多分类器融合算 法理论框架及其组合规则进行了详细的研究、讨论和改进,然后应用改进后的多分类器组合规则将多个单独识别分类器加 以融合以达到分类未知年龄目标人脸的目的,并估计人脸年龄。实验结果表明,算法可有效估计目标人脸年龄,并减小估计 误差。

深度学习模型下多分类器的入侵检测方法.pdf

7基于奇异值分解和深度信度网络

基于证据理论的多分类器系统综述