论文摘要
在文字识别领域中,手写体识别比印刷体识别更具挑战性.藏文手写体识别已经成为重要的研究课题之一.本文提出了一种基于卷积神经网络LeNet-5模型的藏文手写数字和字母识别方法.分别采集藏文数字手写体样本和字母手写体样本17768和77636例,并对其进行预处理;然后按8∶2划分成训练集和测试集,并在CNN（LeNet-5）模型上进行训练.经过测试,数字和字母识别准确率分别达到98.81%和97.89%.
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 周毛克,才让先木,龙从军,闫晓东
关键词: 文字识别,卷积神经网络,藏文手写数字字母,模型
来源: 青海师范大学学报(自然科学版) 2019年04期
年度: 2019
分类: 基础科学,信息科技
专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 中国社会科学院大学(研究生院),中央民族大学,中国社会科学院民族学与人类学研究所
基金: 国家语委重点项目(ZDI135-17),国家社科基金后续资助项目(18FYY003),中国社科院创新工程项目(2019MZSCX005)
分类号: TP391.41;TP183
DOI: 10.16229/j.cnki.issn1001-7542.2019.04.006
页码: 34-39
总页数: 6
文件大小: 2460K
下载量: 260
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