本文關鍵詞：深度學習在手寫漢字識別中的應用綜述

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【摘要】：手寫漢字識別(Handwritten Chinese character recognition,HCCR)是模式識別的一個重要研究領域,最近幾十年來得到了廣泛的研究與關注,隨著深度學習新技術的出現(xiàn),近年來基于深度學習的手寫漢字識別在方法和性能上得到了突破性的進展.本文綜述了深度學習在手寫漢字識別領域的研究進展及具體應用.首先介紹了手寫漢字識別的研究背景與現(xiàn)狀.其次簡要概述了深度學習的幾種典型結(jié)構(gòu)模型并介紹了一些主流的開源工具,在此基礎上詳細綜述了基于深度學習的聯(lián)機和脫機手寫漢字識別的方法,闡述了相關方法的原理、技術細節(jié)、性能指標等現(xiàn)狀情況,最后進行了分析與總結(jié),指出了手寫漢字識別領域仍需要解決的問題及未來的研究方向.
【作者單位】： 華南理工大學電子與信息學院;廣州大學機械與電氣工程學院;富士通研究開發(fā)中心有限公司信息技術研究部;
【關鍵詞】： 深度學習 手寫漢字識別 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 回歸神經(jīng)網(wǎng)絡 長短時記憶模型 層疊自動編碼機
【基金】：國家自然科學基金(61472144) 廣東省科技計劃(2014A010103012,2015B010101004,2015B010130003,2015B010131004)資助~~
【分類號】：TP391.43
【正文快照】： 由于在拍照文檔、支票、表單表格、證件、郵政信封、票據(jù)、手稿文書等光學字符識別(Optical character recognition,OCR)圖像識別系統(tǒng)以及手寫文字輸入設備中的廣泛應用前景,自從上個世紀80年代以來,手寫漢字識別(Handwritten Chinesecharacter recognition,HCCR)一直是模式

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本文編號：922916