【摘 要】
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传统阿拉伯文字研究主要集中于字形释义、文化传承和艺术探究领域,缺乏利用深度学习技术对文字的识别,并且由于古文字的字形变化、数字化读取困难,传统方法识别的准确率较低。针对上述问题,提出了一种改进卷积神经网络的阿拉伯文字图像识别方法。首先采集阿拉伯文字图像数据集,对其进行数值特征转换、图像标准化等预处理操作;接着构建融合注意力机制和四层卷积神经网络的模型,提取具有代表性的局部特征;最后通过全连接层并调
【机 构】
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贵州财经大学信息学院,中国船舶工业系统工程研究院,深圳捻果科技有限公司,荥经县政务服务和大数据中心,涟水县高层次人才发展中心
【基金项目】
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贵州省科技计划项目(No.黔科合基础[2019]1041,No.黔科合基础[2020]1Y279),贵州省教育厅青年科技人才成长项目(No.黔教合KY字[2021]135),四川省哲学社会科学重点研究基地川菜发展研究中心科研项目(CC21G02)。
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传统阿拉伯文字研究主要集中于字形释义、文化传承和艺术探究领域,缺乏利用深度学习技术对文字的识别,并且由于古文字的字形变化、数字化读取困难,传统方法识别的准确率较低。针对上述问题,提出了一种改进卷积神经网络的阿拉伯文字图像识别方法。首先采集阿拉伯文字图像数据集,对其进行数值特征转换、图像标准化等预处理操作;接着构建融合注意力机制和四层卷积神经网络的模型,提取具有代表性的局部特征;最后通过全连接层并调用Softmax分类器实现阿拉伯文字图像分类,完成图像识别任务。实验结果表明,提出的方法在准确率、精确率
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