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针对传统卷积神经网络在英文手写体文章识别问题中的诸多固有问题,采用卷积神经网络与长短时记忆神经网络相融合的方式将图像的特征进行充分提取、融合,然后结合上下文的语义信息,并将卷积神经网络进行二值化处理,内存占用量大幅降低,显著提高了检测算法的精度与速度。
二值化神经网络的英文手写体文章识别算法
【摘 要】
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针对传统卷积神经网络在英文手写体文章识别问题中的诸多固有问题,采用卷积神经网络与长短时记忆神经网络相融合的方式将图像的特征进行充分提取、融合,然后结合上下文的语义信息,并将卷积神经网络进行二值化处理,内存占用量大幅降低,显著提高了检测算法的精度与速度。
【机 构】
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沈阳理工大学
【出 处】
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电子世界
【发表日期】
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2021年03期
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