【摘 要】
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计算机的发展令文字传播愈发广泛,生活中越来越多的文字需要录入电脑,以方便转发、记录,为此需要耗费大量劳动力,尽管当今已经有许多文字识别录入方式,但仍难以达到日常生活
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计算机的发展令文字传播愈发广泛,生活中越来越多的文字需要录入电脑,以方便转发、记录,为此需要耗费大量劳动力,尽管当今已经有许多文字识别录入方式,但仍难以达到日常生活中低精度图片识别的标准。现主要采用卷积神经网络(CNN)解决问题,辅以区域识别,减少图片本身带来的影响,再用多分类方式,实现部分区域生成,拆分任务一一对应识别,令任务更加高效。也就是说,当拿到需要处理的图片后,先将其用不同大小的卷积核处理,进行特征的初提取,再将数据放入池化层进行特征的进一步提取,如此往复循环后将数据进行分类,后经处理完成识别。
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