本文選題：手寫漢字　切入點(diǎn)：自動(dòng)學(xué)習(xí)　出處：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)兩級(jí)手寫漢字識(shí)別系統(tǒng)中手寫漢字識(shí)別的特征提取方法的限制問題,提出了一種采用卷積神經(jīng)網(wǎng)對(duì)相似漢字自動(dòng)學(xué)習(xí)有效特征進(jìn)行識(shí)別的系統(tǒng)方法。該方法采用來自手寫云平臺(tái)上的大數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型,基于頻度統(tǒng)計(jì)生成相似子集,進(jìn)一步提高識(shí)別率。實(shí)驗(yàn)表明,相對(duì)于傳統(tǒng)的基于梯度特征的支持向量機(jī)和最近鄰分類器方法,該方法的識(shí)別率有一定的提高。
[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.
【作者單位】： 鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院;鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計(jì)劃項(xiàng)目(No.142300410283) 河南省軟科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(No.142400410179) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(No.12B520063,No.14B520065) 河南省高等學(xué)校青年骨干教師資助計(jì)劃項(xiàng)目(No.2013GGJS-230)
【分類號(hào)】：TP183;TP391.41

【相似文獻(xiàn)】

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3 盧達(dá);浦煒;謝銘培;;基于SEART網(wǎng)和模糊相似測(cè)量的手寫漢字預(yù)分類法[A];2005全國自動(dòng)化新技術(shù)學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集（二）[C];2005年

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本文編號(hào)：1563990