基于卷积神经网络的藏文手写数字和字母识别研究

来源 :青海师范大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：zql0913

【摘要】

：

在文字识别领域中,手写体识别比印刷体识别更具挑战性.藏文手写体识别已经成为重要的研究课题之一.本文提出了一种基于卷积神经网络LeNet-5模型的藏文手写数字和字母识别方法

【作者】

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周毛克才让先木龙从军闫晓东

【机构】

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中国社会科学院大学（研究生院）,中央民族大学,中国社会科学院民族学与人类学研究所

【出处】

：

青海师范大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2019年4期

【关键词】

：

文字识别卷积神经网络藏文手写数字字母 LeNet-5模型

【基金项目】

：

国家语委重点项目(ZDI135-17);国家社科基金后续资助项目(18FYY003);中国社科院创新工程项目(2019MZSCX005)

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在文字识别领域中,手写体识别比印刷体识别更具挑战性.藏文手写体识别已经成为重要的研究课题之一.本文提出了一种基于卷积神经网络LeNet-5模型的藏文手写数字和字母识别方法.分别采集藏文数字手写体样本和字母手写体样本17768和77636例,并对其进行预处理;然后按8∶2划分成训练集和测试集,并在CNN(LeNet-5)模型上进行训练.经过测试,数字和字母识别准确率分别达到98.81%和97.89%.

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