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基于人工神经网络的手写体朝鲜文字识别系统的设计
被引量：
1
1
作者
崔荣一
林景浩
朴勇军
《延边大学学报（自然科学版）》
CAS
1999年第2期107-111,共5页
介绍了手写体朝鲜文字识别（脱机）系统的设计思路，并讨论了作为识别系统核心部分的人工神经网络的结构、学习算法，阐明了手写体文字识别必须从单字模式识别方式上升到语言理解层次的必要性．
关键词
朝鲜
文字
识别
神经网络
手写体文字识别
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职称材料
东巴象形文字识别方法
被引量：
12
2
作者
杨萌
徐小力
+1 位作者
吴国新
左云波
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2014年第3期72-76,共5页
针对东巴文特有的结构特征进行了识别难点方面的分析,讨论了东巴象形文字的识别原理,提出了图像压缩、图像灰度化、平滑去噪、图像分割、归一化等图像预处理过程和基于特征提取的神经网络识别过程的东巴文识别方法,并通过实验对该方法...
针对东巴文特有的结构特征进行了识别难点方面的分析,讨论了东巴象形文字的识别原理,提出了图像压缩、图像灰度化、平滑去噪、图像分割、归一化等图像预处理过程和基于特征提取的神经网络识别过程的东巴文识别方法,并通过实验对该方法进行了验证,实验结果表明了该方法的可行性。
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关键词
手写体文字识别
图像处理
特征提取
神经网络
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职称材料
改进AlexNet模型在手写体中文识别中的应用研究
3
作者
张宇
《信息与电脑》
2022年第6期97-101,共5页
针对脱机手写体中文的识别问题,笔者将AlexNet卷积神经网络模型作为识别模型,提出一种改进的AlexNet卷积神经网络模型。改进的AlexNet卷积神经网络模型不仅能够优化神经网络结构层次、减少模型运行参数,还降低了神经网络模型对输入图片...
针对脱机手写体中文的识别问题,笔者将AlexNet卷积神经网络模型作为识别模型,提出一种改进的AlexNet卷积神经网络模型。改进的AlexNet卷积神经网络模型不仅能够优化神经网络结构层次、减少模型运行参数,还降低了神经网络模型对输入图片的高精度要求,有利于提高模型的适应性。通过不同优化算法的对比实验,确定最适合改进后的神经网络模型的优化算法。对比实验结果表明,改进后的AlexNet卷积神经网络模型在识别准确率以及模型运行效率方面均有显著的提升效果。
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关键词
卷积神经网络
AlexNet
手写体文字识别
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职称材料
支持向量机应用概述
被引量：
3
4
作者
叶磊
骆兴国
《电脑知识与技术》
2010年第12期9815-9816,共2页
该文分别从人脸检测、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了概述。
关键词
支持向量机
人脸检测
文字
/
手写体
识别
图像处理
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职称材料
题名
基于人工神经网络的手写体朝鲜文字识别系统的设计
被引量：
1
1
作者
崔荣一
林景浩
朴勇军
机构
延边大学大学计算机教研部
延边大学校长办公室
延边大学设备实验室管理处
出处
《延边大学学报（自然科学版）》
CAS
1999年第2期107-111,共5页
基金
国家自然科学基金
文摘
介绍了手写体朝鲜文字识别（脱机）系统的设计思路，并讨论了作为识别系统核心部分的人工神经网络的结构、学习算法，阐明了手写体文字识别必须从单字模式识别方式上升到语言理解层次的必要性．
关键词
朝鲜
文字
识别
神经网络
手写体文字识别
Keywords
Handwritten Korean character recognition
Artifitial neural network
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
东巴象形文字识别方法
被引量：
12
2
作者
杨萌
徐小力
吴国新
左云波
机构
北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
出处
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2014年第3期72-76,共5页
基金
国家社会科学基金重大项目(12&ZD234)
文摘
针对东巴文特有的结构特征进行了识别难点方面的分析,讨论了东巴象形文字的识别原理,提出了图像压缩、图像灰度化、平滑去噪、图像分割、归一化等图像预处理过程和基于特征提取的神经网络识别过程的东巴文识别方法,并通过实验对该方法进行了验证,实验结果表明了该方法的可行性。
关键词
手写体文字识别
图像处理
特征提取
神经网络
Keywords
handwritten character recognition
image processing
feature extraction
neuralnetwork
分类号
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
改进AlexNet模型在手写体中文识别中的应用研究
3
作者
张宇
机构
江苏金陵科技集团有限公司
出处
《信息与电脑》
2022年第6期97-101,共5页
文摘
针对脱机手写体中文的识别问题,笔者将AlexNet卷积神经网络模型作为识别模型,提出一种改进的AlexNet卷积神经网络模型。改进的AlexNet卷积神经网络模型不仅能够优化神经网络结构层次、减少模型运行参数,还降低了神经网络模型对输入图片的高精度要求,有利于提高模型的适应性。通过不同优化算法的对比实验,确定最适合改进后的神经网络模型的优化算法。对比实验结果表明,改进后的AlexNet卷积神经网络模型在识别准确率以及模型运行效率方面均有显著的提升效果。
关键词
卷积神经网络
AlexNet
手写体文字识别
Keywords
Convolutional Neural Network
AlexNet
handwritten text recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
支持向量机应用概述
被引量：
3
4
作者
叶磊
骆兴国
机构
南昌航空大学信息工程学院
出处
《电脑知识与技术》
2010年第12期9815-9816,共2页
文摘
该文分别从人脸检测、文字/手写体识别、图像处理及其他应用研究等方面对SVM的应用研究进行了概述。
关键词
支持向量机
人脸检测
文字
/
手写体
识别
图像处理
Keywords
Support vector machine
face detection
character/script identification
image processing
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工神经网络的手写体朝鲜文字识别系统的设计
崔荣一
林景浩
朴勇军
《延边大学学报（自然科学版）》
CAS
1999
1
下载PDF
职称材料
2
东巴象形文字识别方法
杨萌
徐小力
吴国新
左云波
《北京信息科技大学学报（自然科学版）》
2014
12
下载PDF
职称材料
3
改进AlexNet模型在手写体中文识别中的应用研究
张宇
《信息与电脑》
2022
0
下载PDF
职称材料
4
支持向量机应用概述
叶磊
骆兴国
《电脑知识与技术》
2010
3
下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
统计分析
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