手写字符识别

作品数：70被引量：276H指数：8
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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 
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