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基于轻量化神经网络的快速汉字笔画分类模型

Chinese Stroke Classification Model Based on Lightweight Neural Network
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摘要 在汉字书写场景中,我们可以通过实时捕捉手写者的手写轨迹数据,并可以通过笔画类型、空间关系等构字要素逻辑地位等评价策略,实现汉字书写质量智能测评,以达到指导学习书写的目的。其中笔画分类是手写字体评估中的重要任务。然而,现有笔画级标注的汉字数据集很少,并缺少轻量化并可以应用于嵌入式设备的笔画分类方案,难以工程化落地。在不同设备上采集用户的手写笔画数据(如会议平板、电子白板、学习机等),并使用特征工程,采用一维深度可分离卷积构建轻量化的快速汉字笔画分类模型,并把模型进行量化部署到嵌入式设备中。模型量化后的tflite格式文件大小仅为11kb,而在数据集上达到了97%的精确度。把量化后的模型部署到嵌入式设备中并进行了商业化上线。
作者 何少聪 梁梓熙
机构地区 广东工业大学自动化学院
出处 《工业控制计算机》 2022年第4期112-114,共3页 Industrial Control Computer
基金 S202111845107基于深度神经网络的情景互动康复训练系统项目 202111845015基于视觉识别的独居老人异常行为检测系统项目资助。
关键词 汉字笔画分类 轻量化 卷积神经网络 嵌入式设备
分类号 H12 [语言文字—汉语] TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 相关文献

参考文献1

二级参考文献9

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共引文献5

工业控制计算机
2022年 第4期

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