【摘 要】
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针对手写数字、印刷体数字和身份证号码识别问题,研究了深度学习卷积神经网络算法,并在安卓系统上开发了数字识别应用模块,实现了数字图像的采集、裁剪和定位等预处理,并运用
【基金项目】
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广东省特色创新类(教育科研类)资助项目(2015GXJK151);广东省教育厅特色创新类资助项目(2015KTSCX148);广东省江门市资助项目(江科[2014]145号)
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针对手写数字、印刷体数字和身份证号码识别问题,研究了深度学习卷积神经网络算法,并在安卓系统上开发了数字识别应用模块,实现了数字图像的采集、裁剪和定位等预处理,并运用卷积神经网络的Le Net网络模型进行数字识别.实验结果表明,本文实现的数字识别程序使用简便,对手写数字、印刷体数字和身份证号码识别率分别为94.77%、98.32%和99.78%,识别率较高,具有很好的推广前景.
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