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题名手写识别建模数学方法研究
被引量：10
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作者
黄弋石
梁艳
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机构
南通大学公共卫生学院实验中心
南通浪潮通用软件有限公司
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出处
《软件》
2013年第8期13-15,共3页
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基金
南通大学校级基金(03041184)
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文摘
为了解决汉字手写识别,提出最简单的建模方法。运用独特思路,建立了拓扑学的二维图形定义的模型。在网格背景中,使用二十七种点的相互的拓扑关系定义,识别汉字基本笔画的六种分类,然后识别了汉字的每种单一连续的手写笔画,从而识别了汉字。规避了常见的二维图形学中的复杂的线条计算与判定。从而,使得手写识别变得十分轻松,而且机理简单、清晰、易懂,使得编程工作量降低到最低点。本文的方法,具有通用性,可以机动灵活的移植到其它任何民族的文字。
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关键词
汉字手写识别
英文手写识别
联机识别
连笔识别
手写识别
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Keywords
Chinese handwriting character recognition
English handwriting character recognition
Online Recognition
Cursive recognition
Handwriting recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于CRNN和EnCTC的英文手写体识别研究
被引量：3
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作者
朱世闻
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机构
南京邮电大学自动化、人工智能学院
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出处
《计算机与数字工程》
2022年第5期1093-1097,共5页
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文摘
手写体识别一直是OCR领域的一个热点与难点,随着深度学习快速发展,在OCR领域取得不错的成果。论文设计了一种基于卷积循环神经网络(Convolutional Recurrent Neural Network,CRNN)和最大熵CTC(EnCTC)损失函数进行离线手写体英文识别方法,通过空间转换网络(STN)对数据样本进行几何转换,通过CNN网络提取文字图像特征序列,利用多层BiLSTM网络来学习特征序列的上下文信息,最后使用EnCTC损失函数来进行转录解码,在整个结构上实现了端到端(end-to-end)的识别,不需要对单词进行分开识别,通过对比实验来证明论文算法的有效性。
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关键词
英文手写体识别
CRNN
EnCTC
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Keywords
English handwriting recognition
CRNN
EnCTC
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名注意力机制与复合卷积在手写识别中的应用
被引量：7
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作者
卓天天
桑庆兵
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机构
江南大学人工智能与计算机学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第4期888-897,共10页
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基金
江苏省自然科学基金(BK20171142)。
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文摘
将图片切分成单“字”识别再连接成“串”是脱机手写图像识别的一种方法,但由于手写字符间易存在粘连,切分方法不易实现。卷积循环神经网络(CRNN)虽解决了整张文本图片输入,标签却不易对齐的问题,但由于不同人脱机手写风格的严重差异,网络提取出的特征表示力不够。对此提出了加强型卷积块注意力模块和复合卷积,并将其加入处理脱机文本识别的CRNN+CTC主流框架中。加强型卷积块注意力模块增大输入特征图的贡献权重且并联地使用通道注意力、空间注意力,丰富了细化特征图语义信息的同时避免了通道注意力模块对空间注意力模块的权重干扰,使得网络更聚焦图片中的有用特征而非无用的拖拽字迹特征。而嵌入在网络深层的复合卷积采用的多卷积核卷积意味着不同尺度的特征融合,增强了网络的泛化性。基于加强型卷积块注意力模块和复合卷积的CRNN+CTC框架在具有语义信息的IAM数据集上准确率达到85.7748%,字符错误率为8.6%;在RIMES数据集上准确率达到92.8728%,字符错误率为3.9%,比起当前主流的脱机文本识别算法,性能进一步提升。
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关键词
脱机英文手写单词识别
加强型卷积块注意力模块
复合卷积
卷积循环神经网络(CRNN)
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Keywords
offline English handwritten word recognition
enhanced convolutional block attention module
composite convolution
convolutional recurrent neural network(CRNN)
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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