卷积深度神经网络的手写汉字识别系统

发布时间：2018-03-04 03:35

  本文选题：手写汉字　切入点：自动学习　出处：《计算机工程与应用》2017年10期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对传统两级手写汉字识别系统中手写汉字识别的特征提取方法的限制问题,提出了一种采用卷积神经网对相似汉字自动学习有效特征进行识别的系统方法。该方法采用来自手写云平台上的大数据来训练模型,基于频度统计生成相似子集,进一步提高识别率。实验表明,相对于传统的基于梯度特征的支持向量机和最近邻分类器方法,该方法的识别率有一定的提高。
[Abstract]:Aiming at the limitation of feature extraction method of handwritten Chinese character recognition in traditional two-level handwritten Chinese character recognition system, This paper presents a systematic method for recognition of effective features of similar Chinese characters by convolution neural network, which uses big data from the handwritten cloud platform to train the model and generate similar subsets based on frequency statistics. The experimental results show that the recognition rate of this method is higher than that of the traditional support vector machine and nearest neighbor classifier based on gradient feature.
【作者单位】： 郑州工业应用技术学院;郑州大学信息工程学院;
【基金】：河南省基础与前沿技术研究计划项目(No.142300410283) 河南省软科学研究计划项目(No.142400410179) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(No.12B520063,No.14B520065) 河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目(No.2013GGJS-230)
【分类号】：TP183;TP391.41

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本文编号：1563990