手写字符

作品数：105被引量：316H指数：8
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MBRNet:融合残差连接的多分支手写字符识别网络
《计算机工程与应用》2024年第24期149-157,共9页李钢 陈太兵 杨之博 范屹 张玲 
山西省中央引导地方专项基金(YDZJSX2021C004,YDZJSX20231C004);山西省自然科学基金(20210302124554)。
脱机手写中文字符识别(handwritten Chinese character recognition,HCCR)在计算机视觉领域一直是一个巨大的挑战。相比传统方法,基于深度学习的网络通过训练大量数据在识别任务中取得了差异化的效果,但识别效果依旧处于发展过程中。基...
关键词：手写中文字符识别(HCCR) 多分支残差模块 DW卷积 残差连接 多分支权重 
判别卷积神经网络的手写字符识别模型被引量：1
《计算机工程与应用》2023年第22期151-157,共7页屈喜文 吴响 胡冕军 黄俊 
国家自然科学基金(61906003,61971004);安徽省高校协同创新项目(GXXT-2021-004);安徽省自然科学基金(2108085QA34)。
目前用于离线和联机手写字符识别的深度学习模型一般深度较浅,且使用softmax损失函数进行训练,缺乏从不同类样本中学习判别信息的能力。为构建更深层卷积神经网络模型,提出了一种编码器与解码器相结合的卷积神经网络模型,该模型可以有...
关键词：手写字符识别 深度学习 softmax损失函数 优化原型 最小化分类误差算法 
多分支轻量级残差网络的手写字符识别方法被引量：3
《计算机工程与应用》2023年第5期115-121,共7页黎光艳 王修晖 
浙江省自然科学基金(LY20F020018);浙江省重点研发计划(2021C03151)。
由于手写数字容易出现粘连现象,影响了此类字符的分割和识别精度;另一方面,深度学习模型通常计算复杂度较高,导致其无法在资源受限的设备上高效运行。针对上述问题,提出一种多分支轻量级残差网络的手写字符识别方法。针对字符粘连问题...
关键词：手写字符识别 残差结构 注意力机制 ResNet 知识蒸馏 
神经网络和模板匹配在自动打分系统中的应用被引量：4
《计算机工程与应用》2015年第5期251-254,265,共5页徐富新 王晶 黄玉秀 王洲 
国家自然科学基金(No.61178017);中南大学实验室建设与开放基金(No.201114)
为提高实验教学中实验报告成绩的录入效率,设计了一个基于图像处理技术的手写字符识别系统。以VISUAL C++6.0为编译环境,MFC为图形界面开发平台,通过CCD摄像头进行图像采集,根据图像识别原理对图片进行预处理,并分别采用BP神经网络和模...
关键词：图像处理 模板匹配 反向传播(BP)神经网络 手写字符识别 
基于主曲线算法的手写字符特征分析与提取被引量：4
《计算机工程与应用》2013年第3期202-206,共5页马驰 于淼 
模式特征的提取与选择是提高手写体字符识别率的关键因素。主曲线是主成分分析的非线性推广,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线,能够很好地描述数据分布的结构特征。利用软K段主曲线算法提取训练数据的特征,在分析手写体...
关键词：主曲线 手写体字符识别 结构特征 特征选取 
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