TY - JOUR A2 - 克莱门特，埃里希·彼得AU - 奥拜杜拉，SK马里兰州AU - 蒙达尔，Anamika AU - 达斯，Nibaran AU - 罗伊，考希克PY动态 - 2014 DA - 2014年12月7日TI - 脚本鉴定印度印刷文档图像和绩效评估使用不同的分类SP - 896128 VL消息 - 2014年AB - 从文档图像脚本识别的文档图像处理正在研究对像印度这样的多语言/多脚本国家的活跃领域。本文来自印度官方的文档图像打印脚本识别现实生活中的问题被认为是和不同的知名分类的性能进行评估。两个重要评估参数，即，AAR（平均准确率）和MBT（建模时间），计算这个性能分析。进行实验上459倍打印文档的图像与5-倍交叉验证。的98.9％，在所有简单Logistic模型显示最高AAR。BayesNet and Random Forest model have average accuracy rate of 96.7% and 98.2% correspondingly with lowest MBT of 0.09 s. SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2014/896128 DO - 10.1155/2014/896128 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -