【摘 要】
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提出一种文档图像实时分类训练和测试的方法。在实际应用中,数据训练的精确性和高效性在文档图像识别中起着关键的作用。现有的深度学习方法不能满足此要求,因为需要大量的时间用于训练和微调深层次的网络架构。针对此问题,提出一种基于计算机视觉的新方法:第一阶段训练深度网络,作为特征提取器;第二阶段用极限学习机(ELM)用于分类。该方法的性能优于目前最先进的基于深度学习的相关方法,在Tobacco-3482数据
【机 构】
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重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆理工大学两江人工智能学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(61173184),重庆市自然科学基金项目(cstc2018jcyjAX0694)
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提出一种文档图像实时分类训练和测试的方法。在实际应用中,数据训练的精确性和高效性在文档图像识别中起着关键的作用。现有的深度学习方法不能满足此要求,因为需要大量的时间用于训练和微调深层次的网络架构。针对此问题,提出一种基于计算机视觉的新方法:第一阶段训练深度网络,作为特征提取器;第二阶段用极限学习机(ELM)用于分类。该方法的性能优于目前最先进的基于深度学习的相关方法,在Tobacco-3482数据集上的最终准确率为83.45%。与之前基于卷积神经网络(CNN)的方法相比,相对误差降低了26%。ELM
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