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由于手写数字容易出现粘连现象,影响了此类字符的分割和识别精度;另一方面,深度学习模型通常计算复杂度较高,导致其无法在资源受限的设备上高效运行。针对上述问题,提出一种多分支轻量级残差网络的手写字符识别方法。针对字符粘连问题制作了90类复合数字,将其与MNIST和7种算术符号混合作为实验数据集。将ResNet残差结构和注意力机制融合,借用Inception思想,采用多分支结构,提高网络的特征学习能力,并将网络通过知识蒸馏来学习深度神经网络ResNet。在对107类手写字符数据集上的实验证明,该方法能达到深度网络的高精度,同时模型复杂度大大降低,实现在树莓派等低配置终端上的高精度识别效果。 相似文献
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多投影显示墙的几何校正 总被引：2，自引：1，他引：1
随着大屏幕拼接技术的日益发展,多投影显示墙的几何校正成为备受关注的研究课题．在分析多投影显示墙几何校正中关键技术的基础上,提出了一种健壮的校正图案,并通过处理数码相机拍摄的该图案信息,提出一种高精度的平面幕几何校正算法;然后根据双目视觉的立体显示原理,将上述平面幕校正方案推广到立体平面幕系统,给出一种新颖的立体平面幕几何校正方法． 相似文献