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基于深度卷积神经网络的手写哈萨克文字母识别方法 被引量：2
1
作者 张晶 吴磊 +1 位作者 贺建军 刘文鹏 《大连民族大学学报》 2017年第5期503-508,共6页
利用卷积神经网络在图像识别方面的优势,提出了一种基于深度卷积神经网的哈萨克手写字母识别方法(DCNN-KLR),成功建立了一种哈萨克手写文字识别模型。与传统的方法(SVM+HOG)相比,不仅训练方便、速度快,而且提高了哈萨克手写文字的识别... 利用卷积神经网络在图像识别方面的优势,提出了一种基于深度卷积神经网的哈萨克手写字母识别方法(DCNN-KLR),成功建立了一种哈萨克手写文字识别模型。与传统的方法(SVM+HOG)相比,不仅训练方便、速度快,而且提高了哈萨克手写文字的识别率。在5708个数据样本上进行训练和测试,将样本分为33类和100类,正确识别率分别达到93.29%和92.38%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 哈萨克文字母 字符识别
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