【摘 要】
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针对藏文图像文本识别在Android系统上的应用问题,提出了一种基于混合注意力机制神经网络模型(CBAM-LeNet-5)的藏文图像文本识别方法,并采用Android平台研发了APP,实现印刷体藏文文本图像预处理、字丁分割以及识别等功能.经实验,改进后的网络模型比传统的LeNet-5模型识别率提高了2.36个百分点,表明CBAM-LeNet-5模型的有效性.
【机 构】
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青海师范大学 计算机学院,青海 西宁 810008;青海师范大学 计算机学院,青海 西宁 810008;青海师范大学 藏文信息处理教育部重点实验室,青海 西宁 810008
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针对藏文图像文本识别在Android系统上的应用问题,提出了一种基于混合注意力机制神经网络模型(CBAM-LeNet-5)的藏文图像文本识别方法,并采用Android平台研发了APP,实现印刷体藏文文本图像预处理、字丁分割以及识别等功能.经实验,改进后的网络模型比传统的LeNet-5模型识别率提高了2.36个百分点,表明CBAM-LeNet-5模型的有效性.
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