基于深度学习的异噪声下手写汉字识别的研究
Research on handwritten Chinese character recognition based on deep learning with different noise
太原科技大学 电子与信息工程学院, 太原 030024
摘要
针对手写汉字字符图像识别率受随机噪声影响的问题，提出了一种基于深度学习与抑制噪声相结合的新算法。该算法主要应用于拥有随机噪声的手写汉字字符图片，是其在Python环境下，利用Caffe平台建立抑制噪声与卷积神经网络相结合的模型，通过模型移除噪声并正确识别手写汉字。另外，新算法去除噪声的同时对字符形态没有改变，保留了汉字的原始信息。结果在其两种不同的噪声（高斯噪声和椒盐噪声）下，逐渐提升其噪声强度，进行多次实验，同时与其他方法对比，最终得到其平均识别率为97.05%。实验结果表明，该模型和算法具有效率快、识别能力强的优点。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61301250)
山西省互联网＋3D打印协同创新中心及山西省科技创新团队(201705D131025)
山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划资肋项目(晋教科［2015］3号)
山西省高校“131”领军人才工程“优秀中青年拔尖创新人才”资助项目
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.06.0579
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第12期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 3878-3881
文章编号: 1001-3695(2019)12-079-3878-04
发布历史
[2019-12-05] 印刷出版
引用本文
任晓文, 王涛, 李健宇, 等. 基于深度学习的异噪声下手写汉字识别的研究 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (12): 3878-3881. (Ren Xiaowen, Wang Tao, Li Jianyu, et al. Research on handwritten Chinese character recognition based on deep learning with different noise [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (12): 3878-3881. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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