【摘 要】
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针对脱机手写体书写随意、字符分割困难和识别精度依赖字典等问题,提出了一种基于CTC-Atention脱机手写体文本识别算法。利用卷积神经网络(CNN)与双向长短时期记忆网络(BLSTM)实现对图像的特征编码,然后使用基于链接时序分类(CTC)模型和基于注意力机制(Attention-based)模型的多任务学习(MTL)框架实现对特征序列的解码。在训练过程中利用CTC模型和注意力机制模型同时训练,
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院,陕西西安710062
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针对脱机手写体书写随意、字符分割困难和识别精度依赖字典等问题,提出了一种基于CTC-Atention脱机手写体文本识别算法。利用卷积神经网络(CNN)与双向长短时期记忆网络(BLSTM)实现对图像的特征编码,然后使用基于链接时序分类(CTC)模型和基于注意力机制(Attention-based)模型的多任务学习(MTL)框架实现对特征序列的解码。在训练过程中利用CTC模型和注意力机制模型同时训练,有效地解决了CTC预测局部信息时忽略了整体信息,以及注意力机制解码不受约束的问题。在经典的手写英文单词数
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