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本文提出了一种手写汉字文本的分割方法,填补了汉字识别领域在文本行分割方面的空白.本方法首先对预处理后的文本图片进行池化处理,然后运用并查集算法得到每行为一个连通区域,最后调整每行上下的孤立区域的归属,最终把多行文本图片分割为单行,为后期的汉字列分割做准备.此方法虽然用行分割,但也为汉字的列分割提供了新的思路. 相似文献
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本文在GoogLeNet网络基础上搭建了一个适合手写汉字识别的卷积神经网络.研究建立了新的手写汉字训练集,新训练集综合了现有的训练集并剔除了其中的错误,同时加入印刷体训练集,增加书写风格的多样性.训练神经网络时采用随机梯度下降算法,并加入动量项加速网络参数的收敛,使用正则项防止过度拟合,最终训练出的神经网络在训练集上的正确率为99.56%,在验证集上的正确率达到96%,并具有很好的泛化能力. 相似文献
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