Abstract-Metod att kombinera klassificeringsbefogenheter för flera klassificeringar betraktas som ett allmänt problem inom olika tillämpningsområden för mönsterigenkänning, och en systematisk undersökning har gjorts. Möjliga lösningar på problemet kan delas in i tre kategorier beroende på den informationsnivå som finns tillgänglig från de olika klassificeringarna. Fyra strategier föreslås baserade på olika metoder för att lösa detta problem. En är lämplig för att kombinera individuella klassificeringar såsom Bayesian, k-NN och olika avstånd klassificerare. De andra tre skulle kunna användas för att kombinera alla typer av individuella klassificeringar. När man tillämpar dessa metoder för att kombinera flera klassificeringar för att känna igen helt okonstruerade handskrivna siffror, visar de experimentella resultaten att prestandan hos enskilda klassificeringar kan förbättras avsevärt. Till exempel, på den amerikanska zipcode databasen, resultatet av 98,9% erkännande med 0,90% substitution och 0,2% avstötning kan erhållas, liksom en hög tillförlitlighet med 95% erkännande, 0% substitution och 5% avvisande. Dessa resultat jämförs på ett gynnsamt sätt med annan forskning i Europa, Asien och Nordamerika.
För att kombinera klassificeringarna, enligt Xus REF-metod, delas klassificeringsmetoderna in i tre kategorier baserat på delklassificeringarnas resultat: den abstrakta nivån, rangnivån och mätnivån.
Methods of combining multiple classifiers and their applications to handwriting recognition
{'venue': 'IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics', 'journal': 'IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}