基于卷积神经网络的文字识别优化方法研究

• 作者: 姜道义 张海洋 王雪冰
• 来源期刊: 中国石油大学胜利学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文字识别 机器学习 python
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 医学与基础科学
• 页码范围: 39-42
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 3903字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-5935.2019.04.008

摘要

随着计算机的飞速发展,人工智能算力进一步提升,特别是神经网络芯片这种突破性科技的提出,使人工智能应用日益广泛.文字是普遍存在的元素,文字识别以卷积神经网络为基础,借助热门编程语言Python,结合机器学习编程工具tensorflow探索提高文字识别的成功率.研究表明,文字识别的准确率随神经网络层数的增加而增加,但超过9层后,对识别准确率的增加将不再有明显的帮助,另外文字提取的准确率也将直接影响识别准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王雪冰	中国石油大学胜利学院基础科学学院	6	5	2.0	2.0
2	姜道义	中国石油大学胜利学院基础科学学院	1	0	0.0	0.0
3	张海洋	中国石油大学胜利学院基础科学学院	3	0	0.0	0.0