【摘 要】
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深度学习在图像识别、语音识别等领域得到成功应用,本文针对自然场景下街景门牌号码识别困难的问题,提出了一种基于深度学习的WMF-CNN(Convolution neural network with weig
【机 构】
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陕西师范大学计算机科学学院; 现代教学技术教育部重点实验室;
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深度学习在图像识别、语音识别等领域得到成功应用,本文针对自然场景下街景门牌号码识别困难的问题,提出了一种基于深度学习的WMF-CNN(Convolution neural network with weighted multi-feature fusion,WMF-CNN)模型。该模型采用加权多层特征融合的思想,根据各层在网络识别过程中的贡献率给予一定的权值,并且将加权后的图像细节信息与全局抽象信息进行融合,实现特征的优势互补,丰富图像的特征表达。结果表明,与目前流行算法相比,本文模型取得了较高的识别率,同时,达到实时性要求。
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