深度學(xué)習(xí)在手寫漢字識(shí)別中的應(yīng)用綜述
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【摘要】:手寫漢字識(shí)別(Handwritten Chinese character recognition,HCCR)是模式識(shí)別的一個(gè)重要研究領(lǐng)域,最近幾十年來得到了廣泛的研究與關(guān)注,隨著深度學(xué)習(xí)新技術(shù)的出現(xiàn),近年來基于深度學(xué)習(xí)的手寫漢字識(shí)別在方法和性能上得到了突破性的進(jìn)展.本文綜述了深度學(xué)習(xí)在手寫漢字識(shí)別領(lǐng)域的研究進(jìn)展及具體應(yīng)用.首先介紹了手寫漢字識(shí)別的研究背景與現(xiàn)狀.其次簡要概述了深度學(xué)習(xí)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(chǔ)上詳細(xì)綜述了基于深度學(xué)習(xí)的聯(lián)機(jī)和脫機(jī)手寫漢字識(shí)別的方法,闡述了相關(guān)方法的原理、技術(shù)細(xì)節(jié)、性能指標(biāo)等現(xiàn)狀情況,最后進(jìn)行了分析與總結(jié),指出了手寫漢字識(shí)別領(lǐng)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(xué)電子與信息學(xué)院;廣州大學(xué)機(jī)械與電氣工程學(xué)院;富士通研究開發(fā)中心有限公司信息技術(shù)研究部;
【關(guān)鍵詞】: 深度學(xué)習(xí) 手寫漢字識(shí)別 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長短時(shí)記憶模型 層疊自動(dòng)編碼機(jī)
【基金】:國家自然科學(xué)基金(61472144) 廣東省科技計(jì)劃(2014A010103012,2015B010101004,2015B010130003,2015B010131004)資助~~
【分類號(hào)】: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(xué)字符識(shí)別(Optical character recognition,OCR)圖像識(shí)別系統(tǒng)以及手寫文字輸入設(shè)備中的廣泛應(yīng)用前景,自從上個(gè)世紀(jì)80年代以來,手寫漢字識(shí)別(Handwritten Chinesecharacter recognition,HCCR)一直是模式
【相似文獻(xiàn)】
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,本文編號(hào):922916
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