基于卷积神经网络与GPU计算的名片文本识别算法研究

• 作者: 王来兵
• 来源期刊: 长春工程学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 数据标注 数据增强 GPU计算 文本识别
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 信息技术及应用
• 页码范围: 100-104
• 页数: 5页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-8984.2020.03.022

摘要

为了提高名片的识别精度与效率,提出了一种基于卷积神经网络与GPU计算的名片文本识别算法,并设计和编程实现.首先,收集海量名片,采集文本图像,进行数据标注,建立大数据样本库.然后,基于卷积神经网络和大数据样本,进行识别模型的学习训练,结合迁移学习技术与数据增强技术,达到准确识别名片文本的目的.最后,基于软件开发平台Visual Studio实现卷积神经网络模型,并融合并行计算开发平台CUDA,将模型代码移植至GPU显卡,实现高速平行计算,达到快速识别的目的.实验测试结果显示:所提算法具备更为理想的识别准确度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王来兵		8	6	2.0	2.0