基于深度卷积神经网络的脱机手写汉字识别系统的设计与实现

摘要：

针对传统手写汉字识别的特征提取方法的局限性,采用深度学习的方法对手写汉字进行图像识别,借鉴GoogLeNet网络搭建了一个适合手写汉字识别的卷积神经网络.利用BN层训练神经网络,最终训练得到的神经网络在验证集上的top1正确率达到96％以上,top3正确率达到98％以上,并具有很好的泛化能力.这表明深度学习为脱机手写汉字识别系统的设计提供了新的思路,具备自动提取特征,且具有一定的实际意义.

关键词：手写汉字识别、深度学习、卷积神经网络

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：2017年福建省教育厅科技项目JAT170942

在线出版日期：2019-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：31-34