搜索到461篇“ 手写体字符识别“的相关文章
- 一种手写体字符识别装置
- 本实用新型涉及图像识别技术领域，具体涉及一种手写体字符识别装置；包括识别设备和清理组件，清理组件包括驱动件、刮板、水箱、输水管和若干雾化喷头，识别设备用于扫描识别手写体字符，识别设备的扫描窗口粘灰扫描不清时，输水管将水箱...
- 张淳刘翔宇兰信润陈瑞孙浩森
- 基于改进的LeNet网络手写体字符识别技术的研究被引量：1
- 2021年
- 针对LeNet模型在移动支付、物流等行业字符识别的不足,提出了一种在LeNet模型基础结构上改进的模型,可增强模型的表征学习能力,以降低模型识别数字的错误率。首先将LeNet模型的Sigmoid激活函数替换成ReLu激活函数;其次,模型权重参数初始化中使用Xavier初始化;最后引入批量归一化,增加模型深度。改进的Model_A模型不仅减少了模型参数量,还加深了网络深度与网络特征提取能力,从而提高了网络分类的正确率。文中提出的模型综合了传统模型和深度学习模型的优点,使分类准确率检测结果提高了0.82%。
- 郁岩
- 关键词：字符识别
- 基于深度学习的手写体字符识别研究
- 光学字符识别一直是人们最感兴趣的课题之一，它旨在识别自然图像中的文本。尽管这一课题研究多年，但开发出与人类能力相当的光学字符识别技术仍然是一个巨大的挑战。近年来，随着生产生活的需要，纸质文档迫切需要转换成数字文档，以便搜...
- 刘榆
- 关键词：手写体字符识别卷积神经网络循环神经网络
- 文献传递
- 一种改进的小批量手写体字符识别算法被引量：2
- 2020年
- 在机器学习领域,从少量样本中高效的学习仍然是一个巨大的挑战.本文借鉴度量学习的思想,基于深度高斯过程模型这一非参数模型,提出了用于小批量手写字符识别的深度高斯匹配网络.该框架可以自适应的学习到一种将以标注支撑集和未标注的样本映射能够有效到其标签的深度结构,同时避免因训练数据不足而出现的过拟合现象.在深度高斯过程模型的训练阶段,运用标准化流方法构造灵活的变分分布,改善了推断的质量.并且在稀疏化高斯模型以降低计算量时,使用最优k均值方法寻找伪点.在Omniglot和Mini Image数据集上的实验结果表明,相比于传统的CNN,本文算法在单学习样本中的准确率均有所提高,并且本文模型不依赖于微调,同时计算量也得到了控制.
- 李远沐王展青
- 关键词：手写体识别
- 基于深度学习的阿拉伯手写体字符识别方法研究及应用
- 随着信息化社会的迅速发展，模式识别已被应用在各个领域，取得了显著的成果，其中手写体字符识别引起了学者们的广泛关注。手写体字符识别是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,OCR)的一...
- 杨树强
- 关键词：字符识别卷积神经网络
- 文献传递
- 基于FPGA+ARM多层卷积神经网络的手写体字符识别方法
- 本发明属于数字图像处理、模式识别技术领域，具体为一种基于FPGA+ARM多层卷积神经网络的手写体字符识别方法。本发明实现的硬件平台是Xilinx ZYNQ‑7030可编程片上SoC，硬件平台内置FPGA处理器和ARM C...
- 周光朕王展雄冯瑞
- 基于深度学习的手写体字符识别研究
- 手写体字符识别是一种图像识别问题,它的实现会节省大量处理手写信息的人力和时间成本,在财会、邮政、金融等领域具有广泛的应用前景。随着人工神经网络的发展,深度学习算法得到了广泛和深入的研究,逐渐成为图像识别领域的一个研究热点...
- 谷丛丛
- 关键词：手写体字符识别
- 文献传递
- 新傣文手写体字符识别算法比较研究
- 我国的少数民族大多集聚在相对偏远的地方,当地科技发展相对滞后导致其文字信息化进程较慢,傣族也是如此。傣族主要生活在云南西双版纳地区,他们使用的新傣文,相对于汉字、藏文及维吾尔文的研究,针对新傣文的研究相对较少。傣族也创造...
- 张立欣
- 关键词：支持向量机卷积神经网络
- 基于极限学习机的手写体字符识别方法研究
- 随着科技的发展，人们生活和工作产生大量的手写体字符信息，考虑到这些字符所要表达信息的安全性和隐私性，让机器实现快速、准确的手写体字符自动识别技术势在必行。手写体字符识别方法主要是光学字符识别，但因其识别率低、成本高等问题...
- 郄小美
- 关键词：模式识别极限学习机手写体字符自动识别
- 文献传递
- 基于BP神经网络的多样本手写体字符识别被引量：4
- 2016年
- 手写体字符识别是人机交互领域的一个重要内容,本文基于BP神经网络实现了任意数量字符模版的多字符手写体字符识别。分为以下几步,第一,首先对目标图像进行识别前预处理。包括灰度图像二值化、图像孤立像素滤波、图像膨胀、腐蚀、按字母最小行分割、按字母最小列分割、图像紧缩、归一化等;第二,用处理好的多个样本进行BP神经网络训练。包括BP网络参数的选择、目标结果构建、输入到结果的映射即用样本库进行神经网络学习机的训练;第三,待测字母的识别。包括对图像预处理、字符提取、归一化和送入已训练好的BP网络进行识别。该系统最终实现了95%以上的手写字符识别正确率,有一定的借鉴意义。
- 李丹
- 关键词：模式识别BP神经网络手写体字符识别
相关作者
- 王鹏
- 作品数：122被引量：56H指数：4
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- 夏绍玮
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