基于改进的VGG-Net的手写蒙古文字元识别

• 作者: 石佳钰 殷雁君 刁明皓 智敏
• 来源期刊: 内蒙古师范大学学报（自然科学汉文版）
• 关键词: 蒙古文字元识别 VGG-Net 数据增强
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 页码范围: 127-133
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8735.2021.02.005

摘要

现有蒙古文文字存在元样本尺寸较小、使用标准VGG-Net进行字元识别不能达到较好效果的问题,提出基于改进VGG-Net的蒙古文字元识别方法.通过改进的VGG-Net模型对手写蒙古文字元图像数据增强后的23类手写蒙古文字元样本进行识别.结果表明,改进的VGG-Net对字元图像识别的准确率达到96.83％,相比传统VGG-Net模型识别速度更快,准确率更高,占用储存空间更少.