基于深度学习的图像文字识别技术研究与应用

• 作者: 夏昌新 王成鑫 王瑶 莫浩泓 闫仕宇
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 文字识别 TensorFlow 深度学习 LeNet-5 数据模型
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 127-131
• 页数: 5页
• 分类号: TP301
• 字数: 3185字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.191546

摘要

针对传统图像文字识别技术采用模板匹配法和几何特征抽取法存在识别速度慢、准确率低的缺点,提出一种基于深度学习的图像文字识别技术,使用开源、灵活的Tensor Flow框架以及LeNet-5网络训练数据模型,并将训练好的模型应用于特定场景印刷体文字识别.实验结果表明,识别模型的top 1与top 5准确率分别达到了99.8％和99.9％.该技术不仅可快速有效地处理大量图片文件,而且能综合提高图像文字识别性能,节省大量时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王瑶	南华大学计算机学院	6	0	0.0	0.0
2	闫仕宇	南华大学计算机学院	14	22	3.0	4.0
3	夏昌新	南华大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
4	莫浩泓	南华大学计算机学院	1	0	0.0	0.0
5	王成鑫	南华大学计算机学院	1	0	0.0	0.0