文档名：基于深度可分离卷积轻量级网络的书法字识别
光学字符识别一直是计算机视觉领域的重要研究方向.书法作为汉字艺术在中国文化中的一种表现形式,也是汉字识别领域的一个研究热点.由于目前书法数据样本较少及通常部署环境硬件能力不强等因素,常用的字符识别方法难以取得良好的识别效果.为了解决这些问题,提出了一种书法字符识别方法,主要包括以下两个方面:将公开的中文手写数据库样本转换为书法样本,以增加训练样本,提高识别的准确性;设计了一种轻量级卷积神经网络,可以在几乎不损失精度的前提下降低模型规模且在部署硬件能力不强的情况下具有较快的识别速度.
作者：韩健鸿 毕福昆 田雨萌 边明明
作者单位：北方工业大学信息学院,北京100041北京空间飞行器总体设计部,北京100094
母体文献：第十四届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集
会议名称：第十四届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
会议时间：2021年4月11日
会议地点：北京
主办单位：中国高科技产业化研究会
语种：chi
分类号：
关键词：书法字 光学字符识别 数据增广 深度可分离卷积轻量级网络
在线出版日期：2021年6月24日
基金项目：
相似文献
相关博文
- 文件大小:
- 4.97 MB
- 下载次数:
- 60
-
高速下载
|
|
