|
7 863.4 0.173% 658.4 0.132% 12 0.007% 244 0.138% 24.3 8 13.1 0.003% 645.3 0.129% 5 0.003% 239 0.135% 20.0 9 0.0 0.000% 645.3 0.129% 0 0.000% 239 0.135% 0.0 10 0.0 0.000% 645.3 0.129% 0 0.000% 239 0.135% 0.0 11 0.0 0.000% 645.3 0.129% 0 0.000% 239 0.135% 0.0 12 0.0 0.000% 645.3 0.129% 0 0.000% 239 0.135% 0.0 13 0.0 0.000% 645.3 0.129% 0 0.000% 239 0.135% 0.0 N0 645.3 0.129% 239 0.135% 6.5 Сравнение полученных результатов с результатами аналогичных систем В Таблице 6.21. приведены сравнительные данные по точности классификаторов, разработанных двумя ведущими исследовательскими центрами США и Канады. Таблица 6.21. Список наиболее крупных реализованных проектов. Разработанная автором система 99,8 СЗС (центр СЕОАР, Ц$А) [84] 98,09 СЬатсойе (центр СЕОАР, 11$А) [84] 97,97 Комбинация шести классификаторов, включая СЗС и 98,43 Сйатсос1е (центр СЕОАР, 1)ЗА) [84] Ро1упот1а1 (центр СЕМРАРМ1, Сапайа) [85] 98,3 Комбинация трех классификаторов, включая Ро1упот1а1 и 98,5 Соп1оиг (центр СЕМРАРМ1, Сапата) [86] 143 |
КЁдЬЪ Vа^^ап^ 8 3 дтадез ( 0.002%). N0 г1дЬЪ уагдапЪ 710 1гпадез ( 0.373%) . 4.4 Сравнение результатов с аналогичными системами В Таблице 4.1 приведены сравнительные данные по точности классификаторов, разработанных двумя ведущими исследовательскими центрами США и Канады. КхдЬЪ Vа^^ап^: 7 8 ттадез ( 0.004%). Классификатор Точность распознавания цифр Разработанная автором система 99.6 08С (центр СЕРАЯ, 1)$А) (74] 98.09 СНашсоск (центр СЕРАЯ, Ц$А) [74] 97,97 Комбинация шести классификаторов, включая С5С и СЬатохк (центр СЕРАЯ, Ц5А) (74] 98,43 Ро1упот»а1 (центр СЕЫРАКМ1, Салака) (75] 98.3 Комбинация трех классификаторов, включая Рокпопма! и СопЮиг (центр СЕ^РАЯМ!, Сала<1а) (76] 98,5 Таблица 4.1. Список наиболее крупных реализованных проектов. 4.5 Анализ результатов Как следует из приведенных экспериментальных данных, свойства классификаторов полностью соответствуют ранее приведенным качественным характеристикам. Особо следует отметить повышение точности, даваемое структурным уровнем. Хотя оно проявляется во всех множествах, участвовавших в измерениях, ярче всею это явное улучшение проявилось при распознавании цифр, где растровый классификатор имеет точность 96.6%, признаковый 99.0%, а добавление структурного классификатора позволяет поднять точность до 99. 6%. Ьолее низкая точность на русском и английском алфавитах объясняется как большим набором символов, участвующих в распознавании, так и наличием патологических "близнецов", т. с. пар символов, между которыми нет четкой границы. Например, казалось бы достаточно непохожие буквы "Н" и "И" у разных людей могут выглядеть совершенно одинаково, т. е. букву "Н", написанную одним человеком, другой человек с уверенностью может принять за "И". Важной характеристикой классификатора является точность по первым трем вариантам, т. е. процент символов, для которых правильная гипотеза оказалась не ниже 89 |