【摘 要】
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针对手写汉字文本识别准确率不高的问题，提出了一种利用卷积神经网络和循环神经网络结合进行手写汉字文本识别的端到端方法。通过Inception模块构建的卷积神经网络提取文本图像的基本特征，其次使用循环神经网络对提取的特征进行预测并输出一个关于汉字字符集的概率分布，最后采用连接主义序列分类算法计算识别结果并构建损失函数。用该算法在手写汉字文本数据集上进行试验，取得了0.712的准确识别率和0.06的编辑
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针对手写汉字文本识别准确率不高的问题，提出了一种利用卷积神经网络和循环神经网络结合进行手写汉字文本识别的端到端方法。通过Inception模块构建的卷积神经网络提取文本图像的基本特征，其次使用循环神经网络对提取的特征进行预测并输出一个关于汉字字符集的概率分布，最后采用连接主义序列分类算法计算识别结果并构建损失函数。用该算法在手写汉字文本数据集上进行试验，取得了0.712的准确识别率和0.06的编辑距离，表明了方法的有效性。
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