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| 基于多流卷积神经网络的中文笔迹鉴别研究 | |
| 作者姓名： | 毛颖裕 张怡龙 王海霞 |
| 作者单位： | 1.浙江工业大学信息工程学院 杭州 310023;2.浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州 310023 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金(61976189,61905218)资助项目; |
| 摘 要： | 针对中文笔迹签别中局部特征与全局特征的提取与融合问题,本文提出一种基于多流卷积神经网络的中文离线笔迹签别方法.该网络共有3条支流结构,其中1条支流对整图进行全局特征提取,另外2条支流分别对原图采用水平分割和垂直分割方式来获取局部数据并进行特征提取,而后将提取到的特征与全局特征进行多尺度融合.本文采用了 top-1和top-5 2种准确率进行性能评估并进行了作者级别的准确率对比分析.实验结果表明,本文所提出的结构不仅可以更好融合、利用局部和全局特征还能拓宽网络获取细节特征的来源,改善网络性能. |
| 关 键 词： | 笔迹鉴别 特征提取 模式识别 |
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