【摘 要】
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本文主要研究基于深度学习方法的中文手写字体的识别问题。由于汉字特有的“方块形”特点,手写体汉字无法直接利用英语手写字体识别的模型（如卷积循环神经网络模型,CRNN）进行识别。借鉴深度学习中目标检测算法的最新进展,尤其是YOLO系列算法在准确度、易用性、速度等多方面的提升,本文提出了一个基于目标检测与图像分类的两阶段非端到端模型VRCH。该模型通过在中文识别模型中引入目标检测算法,弥补了CRNN单方
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本文主要研究基于深度学习方法的中文手写字体的识别问题。由于汉字特有的“方块形”特点,手写体汉字无法直接利用英语手写字体识别的模型（如卷积循环神经网络模型,CRNN）进行识别。借鉴深度学习中目标检测算法的最新进展,尤其是YOLO系列算法在准确度、易用性、速度等多方面的提升,本文提出了一个基于目标检测与图像分类的两阶段非端到端模型VRCH。该模型通过在中文识别模型中引入目标检测算法,弥补了CRNN单方向检索可能遗漏的信息。第一阶段,VRCH采用YOLOv5的L模型进行单字的框选,并将捕获到的汉字传入到由卷积神经网络构成的单字识别模型中。第二阶段,本文采用Conv Ne Xt的Large模型进行单字识别。整合两阶段的结果,便可对中文手写字图像进行文字识别。为了更好地完成识别任务,VRCH额外添加了用模拟数据集作预训练的步骤,极大降低了数据标注的工作量。本文选用了2020与2021年某地升学考试答题卡图像数据,以及公开的单字手写字体数据库CASIA-HWDB分别训练VRCH模型的两个阶段。为了进一步提升模型的性能,本文对部分中学的学生进行了上述两种数据的采集,经人工标注后作为补充数据集进一步提升了VRCH的性能。VRCH最终应用于该地区升学考语文默写题的实际机器批阅过程中。在实际机器阅卷中,与人工批阅结果相比,VRCH的结果在小分一致率上超过了85%,并且从2000份不一致卷中找到了200多份人工误判卷。本文的编程语言为Python3.8,采用的深度学习框架为Pytorch1.12。
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