基于卷积神经网络的自然背景字符识别

• 作者: 彭志文 郁松
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 自然背景字符识别 卷积神经网络 图像分类
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 图像处理与应用
• 页码范围: 228-234
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4358字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.12.044

摘要

随着计算机视觉技术的发展,自然背景中字符的识别在图片检索、视频检索、无人车识别周围场景信息等领域都扮演了不可或缺的角色.相对于手写字符、打印字符的识别,自然背景字符的识别有着光照强度变化大、背景纹理复杂、字体样式和颜色多变等特点,这都给识别带来了巨大的挑战.主要是基于LeNet-5的网络结构设计了一种适合于识别自然背景字符的卷积神经网络,由于在这一领域以往的研究工作的基准数据集是较小的数据集(Chars74 K-15),为了便于比较,实验也是基于同样的数据集.但因为卷积神经网络是在巨大数据量的驱动下才会有良好的效果,因此还提出了一种预处理方式和fine-tune相结合用于解决自然背景字符图片数据量较小的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郁松	中南大学软件学院	20	44	3.0	6.0
2	彭志文	中南大学软件学院	3	8	2.0	2.0