基于卷积神经网络的藏文手写数字识别

• 作者: 华却才让 夏吾吉 扎西吉 色差甲 贡保才让
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 藏文手写数字 数字识别 CNN 数据预处理 样本训练 自动识别
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 网络与信息安全
• 页码范围: 79-82,86
• 页数: 5页
• 分类号: TN711-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.05.019

摘要

藏文字处理和藏文数字自动识别等对藏文信息处理技术的潜在需求越来越高,目前已经成为藏区重要的研究课题之一.文中首先采集并构建藏文手写数字数据共15000个样本,其中13000个样本为训练数据,2000个样本为测试数据,并对其进行预处理,后采用卷积神经网络(CNN)模型对藏文手写数字样本进行训练.经实验验证在测试集上的识别正确率达97.85％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	华却才让	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	18	86	6.0	8.0
5	夏吾吉	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	6	8	2.0	2.0
9	色差甲	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	6	6	2.0	2.0
10	扎西吉	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	5	13	2.0	3.0
11	贡保才让	青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室	3	6	2.0	2.0