胡晓芳
连铸
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2016.05.003
针对原有手写汉字识别系统中文字特征提取的相关问题,结合卷积神经网智能化学习字形相似字的有效特征,设计了一种全新的手写汉字光学图像识别系统.通过手写云平台中丰富的数据资源对模型进行高效训练,根据频度统计形成特定的相似子集,有效优化识别率.实验结果表明,与支持向量机(SVM)及最近邻分类器方法相比,提出的方法能够显著提升识别率.
关键词:
图像处理
,
手写汉字
,
自动学习
,
卷积神经网
,
云平台
,
识别率
