| 基于深度残差网络的文字识别算法研究 |
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| 引用本文： | 孟彩霞,王腾飞,王鑫.基于深度残差网络的文字识别算法研究[J].计算机与数字工程,2019,47(6):1487-1490,1501. |
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| 作者姓名： | 孟彩霞 王腾飞 王鑫 |
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| 作者单位： | 西安邮电大学 西安 710000;西安邮电大学 西安 710000;西安邮电大学 西安 710000 |
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| 摘 要： | 房产证、名片、公司营业执照等信息的收集通常是通过人工进行录入,而人工的录入方式存在效率低和容易出错的问题,因此汉字和数字的识别技术具有很重要的实用价值。由于汉字的种类繁多,传统的印刷体汉字识别存在精度低,不能满足实际应用需求等不足。随着深度学习的快速发展,多分类问题的精度得到显著改善,中文汉字识别得到了快速发展。但是针对汉字的识别深度学习网络存在网络模型复杂、容易过拟合的不足。若简化网络模型又会出现识别精度不高的问题。针对这些不足,基于深度残差网络(ResNet),提出一种改进的中文文字识别深度残差网络模型。实验结果表明,针对一级汉字,训练正确率达到98.7%,测试正确率达到97.6%。该方法识别精度高并且网络容易收敛,具有很高的应用价值。
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| 关 键 词： | 卷积神经网络 深度残差网络 光学字符识别 文字识别 |
Research on Text Recognition Algorithm Based on Depth Residual Network |
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| MENG Caixia,WANG Tengfei,WANG Xin.Research on Text Recognition Algorithm Based on Depth Residual Network[J].Computer and Digital Engineering,2019,47(6):1487-1490,1501. |
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| Authors: | MENG Caixia WANG Tengfei WANG Xin |
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| Affiliation: | (Xi'an University of Posts and Telecommunications,Xi'an 710000) |
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| Abstract: | MENG Caixia;WANG Tengfei;WANG Xin(Xi'an University of Posts and Telecommunications,Xi'an 710000) |
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| Keywords: | CNN ResNet OCR Chinese word recognition |
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