基于改进inception的脱机手写汉字识别

• 作者: 张立臣 邱卫根 陈站
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 脱机手写汉字 卷积神经网络 inception
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1244-1246,1251
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.09.0784

摘要

研究基于inceptions结构神经网络的脱机手写汉字识别,提出了一种inception结构的改进方法,它具有结构更加简单、网络深度扩展更加容易、需要的训练参数量更少的优点.该方法在数据集CISIA-HWDB1.1上进行了实验验证,采用随机梯度下降优化算法,模型达到了96.95％的平均准确率.实验结果表明,使用改进的in-ception结构在图像分类上具有更好的鲁棒性,更容易扩展到其他应用领域.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邱卫根	广东工业大学计算机学院	46	160	7.0	10.0
2	张立臣	广东工业大学计算机学院	158	820	14.0	21.0
3	陈站	广东工业大学计算机学院	1	0	0.0	0.0