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基于卷积神经网络的电话号码手写体识别系统开发
被引量:
2
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作者
杨柳
罗玉梅
《信息技术与信息化》
2020年第11期213-216,共4页
卷积神经网络是近年来的研究热点,其具有结构简单、训练参数少和适应性强等特性,且避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重构过程。本文使用图像去噪、文本倾斜校正和水平投影分割法与垂直投影分割法相结合的方法分别进行图像去噪...
卷积神经网络是近年来的研究热点,其具有结构简单、训练参数少和适应性强等特性,且避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重构过程。本文使用图像去噪、文本倾斜校正和水平投影分割法与垂直投影分割法相结合的方法分别进行图像去噪、文本倾斜校正和图像分割操作,构造多层卷积神经网络训练手写体数字识别模型,找到识别率最优的手写体数字识别模型,最终实现一个基于卷积神经网络的电话号码手写体识别系统,可实现手机号码(十一位数)和固定电话(七位数)的手写体识别。经过测试,本系统的识别率达到99%以上。
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关键词
手写体识别
卷积神经网络
图片去噪
文本倾斜校正
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的电话号码手写体识别系统开发
被引量:
2
1
作者
杨柳
罗玉梅
机构
广西大学计算机与电子信息学院
中国联通南宁分公司
出处
《信息技术与信息化》
2020年第11期213-216,共4页
基金
广西自然科学基金项目(20181097)资助。
文摘
卷积神经网络是近年来的研究热点,其具有结构简单、训练参数少和适应性强等特性,且避免了传统识别算法中复杂的特征提取和数据重构过程。本文使用图像去噪、文本倾斜校正和水平投影分割法与垂直投影分割法相结合的方法分别进行图像去噪、文本倾斜校正和图像分割操作,构造多层卷积神经网络训练手写体数字识别模型,找到识别率最优的手写体数字识别模型,最终实现一个基于卷积神经网络的电话号码手写体识别系统,可实现手机号码(十一位数)和固定电话(七位数)的手写体识别。经过测试,本系统的识别率达到99%以上。
关键词
手写体识别
卷积神经网络
图片去噪
文本倾斜校正
分类号
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]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于卷积神经网络的电话号码手写体识别系统开发
杨柳
罗玉梅
《信息技术与信息化》
2020
2
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