卷积深度神经网络的手写汉字识别系统

• 作者: 王黎明 闫喜亮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 手写汉字 自动学习 卷积神经网 云平台 识别率
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 页码范围: 246-250
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5220字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1512-0030

摘要

针对传统两级手写汉字识别系统中手写汉字识别的特征提取方法的限制问题,提出了一种采用卷积神经网对相似汉字自动学习有效特征进行识别的系统方法.该方法采用来自手写云平台上的大数据来训练模型,基于频度统计生成相似子集,进一步提高识别率.实验表明,相对于传统的基于梯度特征的支持向量机和最近邻分类器方法,该方法的识别率有一定的提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王黎明	郑州大学信息工程学院	81	602	14.0	20.0