手写体文本识别技术可以将手写文档转录成可编辑的数字文档。但由于手写的书写风格迥异、文档结构千变万化和字符分割识别精度不高等问题,基于神经网络的手写体英文文本识别仍面临着许多挑战。针对上述问题,提出基于卷积神经网络(CNN)和...手写体文本识别技术可以将手写文档转录成可编辑的数字文档。但由于手写的书写风格迥异、文档结构千变万化和字符分割识别精度不高等问题,基于神经网络的手写体英文文本识别仍面临着许多挑战。针对上述问题,提出基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的手写体英文文本识别模型。首先利用CNN从输入图像中提取特征,而后将特征输入到Transformer编码器中得到特征序列每一帧的预测,最后经过链接时序分类(CTC)解码器获得最终的预测结果。在公开的IAM(Institut für Angewandte Mathematik)手写体英文单词数据集上进行了大量的实验结果表明,该模型获得了3.60%的字符错误率(CER)和12.70%的单词错误率(WER),验证了所提模型的可行性。展开更多
文摘手写体文本识别技术可以将手写文档转录成可编辑的数字文档。但由于手写的书写风格迥异、文档结构千变万化和字符分割识别精度不高等问题,基于神经网络的手写体英文文本识别仍面临着许多挑战。针对上述问题,提出基于卷积神经网络(CNN)和Transformer的手写体英文文本识别模型。首先利用CNN从输入图像中提取特征,而后将特征输入到Transformer编码器中得到特征序列每一帧的预测,最后经过链接时序分类(CTC)解码器获得最终的预测结果。在公开的IAM(Institut für Angewandte Mathematik)手写体英文单词数据集上进行了大量的实验结果表明,该模型获得了3.60%的字符错误率(CER)和12.70%的单词错误率(WER),验证了所提模型的可行性。
