本文關(guān)鍵詞：基于深度學(xué)習(xí)的字符識別系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：圖像識別技術(shù)在諸多領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。數(shù)字識別是圖像識別的重要分支,小微企業(yè)的許多應(yīng)用都需要精確識別圖像中的數(shù)字信息,因此,提高數(shù)字識別的速度和精度能夠大大提升小微企業(yè)的工作效率。傳統(tǒng)數(shù)字識別方法需要人工提取特征,具有效率低速度慢、識別算法魯棒性差等缺點。和傳統(tǒng)方法相比,深度學(xué)習(xí)技術(shù)的特征提取的過程不再需要人工參與,同時能保證較快的速度,該技術(shù)已成為最熱門的研究領(lǐng)域之一。本文針對實際項目中的數(shù)字識別問題,基于深度學(xué)習(xí)技術(shù),設(shè)計并開發(fā)一套能夠快速識別數(shù)字信息的系統(tǒng)。首先介紹深度學(xué)習(xí)和圖像識別的研究現(xiàn)狀。其次介紹了用于數(shù)字識別的深度學(xué)習(xí)框架、訓(xùn)練工具、模型、傳輸相關(guān)技術(shù)和圖像預(yù)處理方法等。基于此,介紹系統(tǒng)的整體架構(gòu)和詳細(xì)設(shè)計。最后,通過采集樣本來測試整個系統(tǒng),利用測試結(jié)果分析系統(tǒng)的識別準(zhǔn)確率和識別效率。
【關(guān)鍵詞】：字符識別 數(shù)字識別 深度學(xué)習(xí) 圖像分割
【學(xué)位授予單位】：北京林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 緒論7-12
• 1.1 課題研究背景及意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.2.1 圖像處理8
• 1.2.2 數(shù)字識別技術(shù)研究現(xiàn)狀及存在問題8-9
• 1.2.3 深度學(xué)習(xí)9-10
• 1.3 本文的主要工作及結(jié)構(gòu)安排10-12
• 2 技術(shù)背景介紹12-18
• 2.1 圖像處理的基本方法12-14
• 2.1.1 圖像灰度化12
• 2.1.2 圖像二值化12-14
• 2.1.3 字符圖像切割14
• 2.2 深度學(xué)習(xí)14-17
• 2.2.1 深度學(xué)習(xí)框架Caffe15
• 2.2.2 交互式深度學(xué)習(xí)開發(fā)工具Digits15-16
• 2.2.3 Lenet模型16-17
• 2.3 本章小結(jié)17-18
• 3 系統(tǒng)設(shè)計18-22
• 3.1 系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)及功能18
• 3.2 目標(biāo)區(qū)域定位與字符切割18-19
• 3.2.1 目標(biāo)區(qū)域定位18
• 3.2.2 字符切割18-19
• 3.3 模型訓(xùn)練19
• 3.3.1 數(shù)據(jù)采集19
• 3.3.2 訓(xùn)練模型19
• 3.4 數(shù)據(jù)傳輸19-21
• 3.4.1 FTP數(shù)據(jù)傳輸19-20
• 3.4.2 Web Service20-21
• 3.5 本章小結(jié)21-22
• 4 系統(tǒng)實現(xiàn)22-36
• 4.1 深度學(xué)習(xí)字符訓(xùn)練過程22-31
• 4.1.1 環(huán)境搭建及配置22-23
• 4.1.2 數(shù)據(jù)采集23-25
• 4.1.3 訓(xùn)練數(shù)字識別模型25-31
• 4.2 目標(biāo)獲取及字符切割31-33
• 4.3 數(shù)據(jù)傳輸及結(jié)果回傳33-35
• 4.4 本章小結(jié)35-36
• 5 測試與結(jié)果36-40
• 6 總結(jié)與展望40-41
• 參考文獻(xiàn)41-43
• 個人簡介43-44
• 導(dǎo)師簡介44-45
• 致謝45

【相似文獻(xiàn)】

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