深度学习在手写汉字识别中的应用综述

孙俊1杨维信2杨钊3谢泽澄2金连文2钟卓耀2

1.华南理工大学; 2.广州大学; 3.富士通研究开发中心;

摘要：

手写汉字识别(Handwritten Chinese character recognition, HCCR)是模式识别的一个重要研究领域,最近几十年来得到了广泛的研究与关注,随着深度学习新技术的出现,近年来基于深度学习的手写汉字识别在方法和性能上得到了突破性的进展。本文综述了深度学习在手写汉字识别领域的研究进展及具体应用。首先介绍了手写汉字识别的研究背景与现状。其次简要概述了深度学习的几种典型结构模型并介绍了一些主流的开源工具,在此基础上详细综述了基于深度学习的联机和脱机手写汉字识别的方法,阐述了相关方法的原理、技术细节、性能指标等现状情况,最后进行了分析与总结,指出了手写汉字识别领域仍需要解决的问题及未来的研究方向。

关键词：深度学习、手写汉字识别、卷积神经网络、回归神经网络、长短时记忆模型、层叠自动编码机

所属期刊栏目：42

分类号：TP3;G23

资助基金：Manuscript received November 4,2015;accepted April 18,2016国家自然科学基金61472144;广东省科技计划2014A010103012,2015B010101004,2015B010130003,2015B010131004

在线出版日期：2016-08-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：1125-1141