Abstract-Vi utvecklar en gemensam teoretisk ram för att kombinera klassificeringar som använder distinkta mönster representationer och visar att många befintliga system kan betraktas som specialfall av sammansatt klassificering där alla mönster representationer används gemensamt för att fatta ett beslut. En experimentell jämförelse av olika kombinationssystem för klassificering visar att den kombinationsregel som utvecklats enligt de mest restriktiva antagandena – den sammanlagda regeln överträffar andra kombinationssystem för klassificering. En känslighetsanalys av de olika systemen för att uppskatta fel görs för att visa att detta resultat kan motiveras teoretiskt.
Den experimentella jämförelsen i Ref visar att summan utesluter överträffar andra kombinationssystem.
On combining classifiers
{'venue': 'IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}