【摘 要】
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为解决采用深度学习方法研究满文识别中训练样本匮乏的问题,提出一种使用数据增广方法扩展训练样本集的技术框架。该框架包括字体几何结构变形与图像质量变换两个模块,采用仿
【机 构】
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大连民族大学信息与通信工程学院,北方民族大学数学与信息科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(61702081);辽宁省自然科学基金指导计划(201602205;2015020084);辽宁省教育厅科学研究项目(L2015127);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(DC201502060202;DC201502060407;DC201502060301);大连市青年科技之星项目(2016RQ072)
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为解决采用深度学习方法研究满文识别中训练样本匮乏的问题,提出一种使用数据增广方法扩展训练样本集的技术框架。该框架包括字体几何结构变形与图像质量变换两个模块,采用仿射变换、弹性形变等9种数据生成方法,分别模拟满文字符图像的笔画粗细变化、扭曲变形、光照不均、不同视角及背景等情况下的采集效果。在满文识别的研究中,采用该方法将每个类别的字符数据量扩展到7万个。实验表明,该方法生成的数据在一定程度上弥补了训练样本不足的问题,是解决训练样本匮乏问题的有效技术手段。
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