基于文本识别的图书智能管理

• 作者: 杨敏
• 来源期刊: 自动化技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 文本识别 卷积神经网络 递归神经网络 CTC训练模型 图书管理
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 模式识别与仿真
• 页码范围: 145-150
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3814字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-7241.2018.12.033

摘要

针对图书馆馆藏书籍的管理和查找带来的大量繁琐手工工作,提出基于书脊文本自动识别和定位的智能图书管理方法.该方法采用神经网络技术搭建文本识别模型对海量书架上的书脊文本进行自动识别,并基于自动识别出的图书信息搭建馆藏图书的数据库,为实现对馆藏图书的智能检索提供可靠的数据支持.所设计的文本识别模型,在考虑包括图像失真和各种光照等条件的基础上,利用监督学习的训练模型来加速神经网络的训练,并在几个基准数据集上达到最先进的性能.通过实验表明,所提出图书智能管理方法具有较好的文本识别准确率和检索正确率,能够帮助图书馆大大减少管理书籍库存所需的体力劳动.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨敏		5	4	1.0	2.0