利用VGGnet对印章印文分类识别的适用条件研究

• 作者: 张倩 郝红光 韩星周
• 来源期刊: 通信技术
• 学科: 政治法律
• 关键词: 印章印文 印章印文分类识别 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 信息处理与传输
• 页码范围: 1639-1642
• 页数: 4页
• 分类号: D918.92
• 字数: 2898字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0802.2019.07.016

摘要

为探究利用卷积神经网络VGGnet对印章印文分类识别的适用条件,利用VGGnet对固态光敏印章、塑胶印章、铜章,共三枚印章盖印的21000枚印文样本进行印章印文分类识别,通过改变样本量大小、迭代次数、学习率等,探究实验的适用条件.实验发现以18000枚印文作为训练样本、迭代学习10次、在0.001的学习率下进行特征学习,训练得到的VGGnet模型对300枚印文进行分类识别准确率达到100％,损失值降低为0.0002.结果表明:VGGnet可以作为一种辅助方法应用于印章印文自动识别中,实验结果为以后的研究提供了参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝红光		29	43	3.0	4.0
2	张倩		84	281	10.0	15.0
3	韩星周		20	36	3.0	4.0