基于神经网络的小样本手写汉字识别

• 作者: 周添一 赵磊
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 文字图像识别 Batch-Normalization
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 页码范围: 69-74
• 页数: 6页
• 分类号: TP302.1
• 字数: 4179字
• 语种: 中文

摘要

文字图像识别具有重要的研究价值,为了完成复杂的字体图像识别任务,基于VGG结构思想,设计了基于卷积神经网络结构的手写字体识别模型,使用HWDB1.1数据集中最常用的100个汉字组成的子数据集,应用Batch-Normalization等方法进行优化训练.实验结果表明,模型能够以很快的速度收敛,在有限的训练迭代次数下,模型在测试集上的识别准确率为96.77％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵磊	山东理工大学计算机科学与技术学院	25	79	5.0	8.0
2	周添一	山东理工大学计算机科学与技术学院	1	2	1.0	1.0