【摘 要】
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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
【基金项目】
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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
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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。
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