【摘 要】
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手写体汉字在人们的日常生活中随处可见,对脱机手写体汉字识别（Handwritten Chinese Character Recognition,HCCR）的研究与应用有利于银行、税务、邮政及教育等行业中信息处理的发展。随着近几年卷积神经网络的快速发展,许多高精度脱机HCCR方法被提出且获得了显著的效果。然而,此类高精度网络均存在参数量与计算量过大等问题,因此无法满足深度学习模型在移动端高性能部署的
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手写体汉字在人们的日常生活中随处可见,对脱机手写体汉字识别（Handwritten Chinese Character Recognition,HCCR）的研究与应用有利于银行、税务、邮政及教育等行业中信息处理的发展。随着近几年卷积神经网络的快速发展,许多高精度脱机HCCR方法被提出且获得了显著的效果。然而,此类高精度网络均存在参数量与计算量过大等问题,因此无法满足深度学习模型在移动端高性能部署的需求。针对上述问题,本文基于高性能卷积与注意力机制的思想,提出高效脱机HCCR网络,以实现高精度网络模型的高性能部署。主要研究工作包括:（1）基于高性能卷积块与跨层信息融合（Cross-layer Information Fusion,CIF）的脱机HCCR网络。高性能卷积块通过使用改进Shuffle Net V2卷积块并引入注意力机制来构建,该卷积块不仅解决了轻量化卷积过程中通道间特征稀疏的问题,也加强了网络对重要全局特征提取的效率。此外,通过跨层信息融合操作将网络低层与高层视觉信息进行融合,仅使用少量卷积便获得更深层次的特征信息。该网络有效降低了模型的参数量并提升了模型识别精度。最终,在竞赛数据集ICDAR-2013上与其他方法的对比中,该网络模型在识别精度与模型参数方面已经达到了优秀算法模型的标准。（2）基于多尺度卷积混洗（Multiple Scale Convolution Shuffle,MSCS）模块和注意力特征空间聚集（Attention Features Spatial Aggregation,ASA）模块的脱机HCCR网络。MSCS模块可以获取局部和全局的多个感受野特征信息以增强关键特征提取,同时该模块包含了轻量级网络卷积块的结构思想来减小模型尺寸。此外,该网络还提出了一个ASA模块来生成重要的注意力特征,从而减少不同通道特征在空间降维中的信息损失。同时,引入联合损失函数以增强模型区分类间和类内注意特征差异的能力。最终实验结果表明,仅在手写数据集上训练的网络模型识别字符图像只需3.97毫秒,准确率高达97.63%,且只需要22.9MB的存储空间。因此,该方法在考虑存储空间、计算量和推理时间方面达到了单一网络模型中较为先进的水平。
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