【摘 要】
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针对选举系统手写字符识别率低的问题,提出基于栈式自动编码机(SAE)的手写字符识别算法。首先利用无监督学习,通过栈式自动编码神经网络逐层训练,获得比原始数据更加抽象和健
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,中国科学院大学
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针对选举系统手写字符识别率低的问题,提出基于栈式自动编码机(SAE)的手写字符识别算法。首先利用无监督学习,通过栈式自动编码神经网络逐层训练,获得比原始数据更加抽象和健壮的高阶特征;然后,利用监督学习,结合Softmax神经网络,整体微调训练网络优化模型,根据提取出的高阶特征进行字符识别;最后,通过提出的统计阈值判别法,不具有二义性的符号直接输出,人工审核有二义性的符号以保证识别结果的高准确率。实验结果表明,该算法相比图像处理方法、浅层学习算法等都具有更高的准确率,且能在一定程度上处理二义性填涂,适用于正式的选举场景。
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