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基于手写-印刷混合字符的口算题识别
1
作者
纪睿哲
程艳云
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第11期3271-3276,共6页
针对小学生口算题中印刷体与手写体字符同时存在以及手写体字符不规范的问题,提出`一种基于编码器-解码器模型的整体识别方法。引入多分支改进的Densenet网络对图片进行特征提取,在此基础上引入基于多分支改进后的联合CTC-Attention模...
针对小学生口算题中印刷体与手写体字符同时存在以及手写体字符不规范的问题,提出`一种基于编码器-解码器模型的整体识别方法。引入多分支改进的Densenet网络对图片进行特征提取,在此基础上引入基于多分支改进后的联合CTC-Attention模型的编码器-解码器模型进行处理以充分利用多分支特征。基于真实样本数量不足、分布不均的问题,提出一种样本生成方法。以实例验证该模型与样本生成方法的可行性。
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关键词
手写-印刷混合字符
识别
口算题识别
密集卷积网络
长短期记忆网络
联合模型
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职称材料
题名
基于手写-印刷混合字符的口算题识别
1
作者
纪睿哲
程艳云
机构
南京邮电大学自动化学院人工智能学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第11期3271-3276,共6页
文摘
针对小学生口算题中印刷体与手写体字符同时存在以及手写体字符不规范的问题,提出`一种基于编码器-解码器模型的整体识别方法。引入多分支改进的Densenet网络对图片进行特征提取,在此基础上引入基于多分支改进后的联合CTC-Attention模型的编码器-解码器模型进行处理以充分利用多分支特征。基于真实样本数量不足、分布不均的问题,提出一种样本生成方法。以实例验证该模型与样本生成方法的可行性。
关键词
手写-印刷混合字符
识别
口算题识别
密集卷积网络
长短期记忆网络
联合模型
Keywords
handwritten-printed mixed recognition
mental arithmetic recognition
Densenet
LSTM
joint model
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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作者
出处
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1
基于手写-印刷混合字符的口算题识别
纪睿哲
程艳云
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
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