光學(xué)字符識(shí)別一直是人們最感興趣的課題之一,它旨在識(shí)別自然圖像中的文本。盡管這一課題研究多年,但開發(fā)出與人類能力相當(dāng)?shù)墓鈱W(xué)字符識(shí)別技術(shù)仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。近年來,隨著生產(chǎn)生活的需要,紙質(zhì)文檔迫切需要轉(zhuǎn)換成數(shù)字文檔,以便搜索和保存。光學(xué)字符識(shí)別可以描述為對(duì)圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換,其中圖像可以是手寫文本圖像或者印刷文本圖像,半個(gè)多世紀(jì)以來,這一領(lǐng)域的研究一直在進(jìn)行。近年來,許多技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于文檔圖像中的文本提取。深度學(xué)習(xí)近年來被頻繁用于解決機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的熱門課題,如圖像識(shí)別、分類、檢索等,它通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)樣本的特征,這大大避免了繁瑣復(fù)雜的人工特征提取。雖然目前深度學(xué)習(xí)已被開始用于光學(xué)字符識(shí)別,但由于手寫體字符的復(fù)雜性,手寫體光學(xué)字符識(shí)別仍是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的熱門研究課題。本文將使用深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行手寫體漢字的識(shí)別研究,在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上結(jié)合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn),進(jìn)一步提高手寫體漢字識(shí)別的準(zhǔn)確率。

【文章頁數(shù)】：52 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展
    1.2 光學(xué)字符識(shí)別
    1.3 手寫體漢字字符識(shí)別及研究現(xiàn)狀
    1.4 本論文主要工作和內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排
第2章 光學(xué)字符識(shí)別系統(tǒng)
    2.1 光學(xué)字符識(shí)別系統(tǒng)的類型
    2.2 光學(xué)字符識(shí)別的過程
    2.3 分類識(shí)別的方法介紹
        2.3.1 最小距離分類方法
        2.3.2 支持向量機(jī)分類方法
        2.3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法
    2.4 離線手寫漢字識(shí)別技術(shù)綜述
        2.4.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫漢字識(shí)別
        2.4.2 基于部首的手寫漢字識(shí)別
    2.5 本章小結(jié)
第3章 深度學(xué)習(xí)模型
    3.1 反向傳播訓(xùn)練
    3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    3.3 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        3.3.1 長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM
        3.3.2 GRU網(wǎng)絡(luò)
    3.4 Encoder-Decoder框架和Attention機(jī)制
    3.5 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始化與批歸一化
        3.5.1 初始化
        3.5.2 批歸一化
    3.6 本章小結(jié)
第4章 手寫漢字識(shí)別
    4.1 數(shù)據(jù)集
    4.2 數(shù)據(jù)的預(yù)處理
    4.3 基于GPU的圖像加速處理器
    4.4 基于ResNet的手寫漢字的識(shí)別
        4.4.1 殘差結(jié)構(gòu)
        4.4.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    4.5 基于Encoder-Decoder的手寫漢字的識(shí)別
        4.5.1 編碼
        4.5.2 解碼
        4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及研究成果



本文編號(hào)：3747372