【摘 要】
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基于深度学习模型的东巴象形文字识别效果明显优于传统算法,但目前仍存在识别字数少、识别准确率低等问题.为此本文建立了包含1387个东巴象形文字、图片总量达到22万余张的数据集,大幅度增加了可识别字数,并辅助提高了东巴象形文字的识别准确率.同时,本文根据东巴象形文字相似度高、手写随意性大的特点,选择ResNet模型作为改进的网络结构,设计了残差跳跃连接方式和卷积层的数量,并通过加入最大池化层实现了下采样的改进.实验结果表明,在本文建立的东巴象形文字数据集上,改进的ResNet模型实现了东巴象形文字识别字数多且
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息与通信工程学院, 黑龙江哈尔滨 150001;中央民族大学信息工程学院, 北京100081
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基于深度学习模型的东巴象形文字识别效果明显优于传统算法,但目前仍存在识别字数少、识别准确率低等问题.为此本文建立了包含1387个东巴象形文字、图片总量达到22万余张的数据集,大幅度增加了可识别字数,并辅助提高了东巴象形文字的识别准确率.同时,本文根据东巴象形文字相似度高、手写随意性大的特点,选择ResNet模型作为改进的网络结构,设计了残差跳跃连接方式和卷积层的数量,并通过加入最大池化层实现了下采样的改进.实验结果表明,在本文建立的东巴象形文字数据集上,改进的ResNet模型实现了东巴象形文字识别字数多且识别准确率高的最好效果,识别准确率可达到98.65％.
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