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针对石刻及书法字识别时笔迹特征提取复杂且缺乏通用性的问题,提出一种基于深度学习的卷积神经网络(CNN)的自学习特征的书法字识别方法。对拍摄的笔迹图像进行预处理,分割出单个字体并提取字体骨架;利用基于RPReLU(随机参数化修正线性单元)改进的卷积神经网络,分别对笔迹图像和骨架图像提取特征;将两种特征融合成新的特征后,利用三层神经网络提取更高层次的特征实现笔迹的准确识别。实验结果表明,该方法对石刻和书法字的识别率达到99.1%,是一种高效的石刻书法字识别方法。