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基于卷积神经网络能够直接从训练样本中提取特征并且具备权值共享等优势,本文提出了利用两级卷积神经网络实现纸币冠字号的识别方法。在字符分割过程中,考虑到待识别对象因破损、脏污等情况而引起的问题,提出了窗口移动配准法。实验表明,识别率可达99.99%以上,识别时间能控制在5 ms以内。
卷积神经网络在纸币冠字号识别中的应用
【摘 要】
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基于卷积神经网络能够直接从训练样本中提取特征并且具备权值共享等优势,本文提出了利用两级卷积神经网络实现纸币冠字号的识别方法。在字符分割过程中,考虑到待识别对象因破
【机 构】
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辽宁科技大学电子与信息工程学院
【出 处】
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辽宁科技大学学报
【发表日期】
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2017年2期
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