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藏文图像文本识别在安卓系统中的应用——基于混合注意力机制神经网络模型
被引量：
1
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作者
王悦凝
华却才让
+1 位作者
才让当知
环科尤
《青海师范大学学报（自然科学版）》
2021年第4期26-33,共8页
针对藏文图像文本识别在Android系统上的应用问题,提出了一种基于混合注意力机制神经网络模型(CBAM-LeNet-5)的藏文图像文本识别方法,并采用Android平台研发了APP,实现印刷体藏文文本图像预处理、字丁分割以及识别等功能.经实验,改进后...
针对藏文图像文本识别在Android系统上的应用问题,提出了一种基于混合注意力机制神经网络模型(CBAM-LeNet-5)的藏文图像文本识别方法,并采用Android平台研发了APP,实现印刷体藏文文本图像预处理、字丁分割以及识别等功能.经实验,改进后的网络模型比传统的LeNet-5模型识别率提高了2.36个百分点,表明CBAM-LeNet-5模型的有效性.
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关键词
藏文
文本
识别
ANDROID平台
CBAM-LeNet-5网络模型
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职称材料
题名
藏文图像文本识别在安卓系统中的应用——基于混合注意力机制神经网络模型
被引量：
1
1
作者
王悦凝
华却才让
才让当知
环科尤
机构
青海师范大学计算机学院
青海师范大学藏文信息处理教育部重点实验室
出处
《青海师范大学学报（自然科学版）》
2021年第4期26-33,共8页
基金
国家自然基金项目(62166034)
青海省科技计划项目(2019-SF-129)。
文摘
针对藏文图像文本识别在Android系统上的应用问题,提出了一种基于混合注意力机制神经网络模型(CBAM-LeNet-5)的藏文图像文本识别方法,并采用Android平台研发了APP,实现印刷体藏文文本图像预处理、字丁分割以及识别等功能.经实验,改进后的网络模型比传统的LeNet-5模型识别率提高了2.36个百分点,表明CBAM-LeNet-5模型的有效性.
关键词
藏文
文本
识别
ANDROID平台
CBAM-LeNet-5网络模型
Keywords
Tibetan text recognition
Android platform
CBAM-LeNet-5 network model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
藏文图像文本识别在安卓系统中的应用——基于混合注意力机制神经网络模型
王悦凝
华却才让
才让当知
环科尤
《青海师范大学学报（自然科学版）》
2021
1
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