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基于PCNN改进算法的手写体识别研究

计算机科学 2016年第2期43卷 316-318页

作者：温荷成都东软学院计算机科学与技术系成都611844

脉冲神经网络(PCNN)被广泛应用于图像处理、模式识别等领域。提出了一种基于PCNN的凹点检测改进算法。首先改进神经元激励函数,并利用小波收缩法去噪,保持图像的层次性,然后通过凹点检测识别手写体。实验结果表明,提出的方法能有效提高... 详细信息

脉冲神经网络(PCNN)被广泛应用于图像处理、模式识别等领域。提出了一种基于PCNN的凹点检测改进算法。首先改进神经元激励函数,并利用小波收缩法去噪,保持图像的层次性,然后通过凹点检测识别手写体。实验结果表明,提出的方法能有效提高手写字母的识别率,尤其是在噪声环境下,识别率得到大幅提升。

关键词： PCNN 凹点检测小波收缩手写体识别

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基于量子神经元的手写体识别方法研究

基于量子神经元的手写体识别方法研究

作者：肖婧湖南大学

学位级别：硕士

随着社会的不断发展,手写体字符识别技术被越来越多地应用于生产生活中。尽管研究已经过30多年的时间,但较为通用且识别正确率较高的手写体识别方法仍是人们目前研究的焦点问题。本论文完成的主要工作及创新点体现在如下几个方面:首先,... 详细信息

随着社会的不断发展,手写体字符识别技术被越来越多地应用于生产生活中。尽管研究已经过30多年的时间,但较为通用且识别正确率较高的手写体识别方法仍是人们目前研究的焦点问题。本论文完成的主要工作及创新点体现在如下几个方面:首先,本文针对手写体识别研究的背景、现状及方法、难点及应用前景等进行了一些分析研究。另外,本论文还针对手写体样本预处理的平滑去噪、二值化、图像细化、归一化等步骤的实现原理及方法等做了一定的分析研究。然后,本文在针对手写体识别中常见的粗网格特征、笔划密度特征、投影信号特征和小波变换特征等四种特征提取方法进行分析研究的基础上,提出了两种新的特征提取方法。这两种方法分别为,将粗网格特征与四方向笔划密度特征结合而成的两特征结合特征提取法,以及先提取投影信号然后对其进行小波变换而产生的基于投影信号的小波变换特征提取法。其次,本文在对量子神经网络(QNN)的相关原理及算法等内容进行分析研究的基础上,结合前面提出的两种特征提取方法,提出了两种新的手写体识别方法,其一为基于两特征结合特征提取法与QNN的识别方法,其二为基于投影信号的小波变换及QNN的识别方法。通过采用MNIST手写数字、金融大写汉字、手写英文等三种样本,对两方法进行了Matlab仿真验证,其结果也表明,两方法对于常见的手写体样本类型都能适用,而且识别正确率也比较高。另外,本论文还对两种新方法进行了分析比较。在本论文的最后,对全文进行了分析总结与回顾,并对进一步的研究工作做了展望。

关键词：手写体识别量子神经网络特征提取特征结合

基于深度决策森林的手写体识别模型的研究与实现

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基于深度决策森林的手写体识别模型的研究与实现

作者：李伟强电子科技大学

学位级别：硕士

随着人工智能领域的深入发展,智慧城市、智慧教育等领域受到了广泛的关注。特别地,在智慧教育领域目前已经有许多关键的人工智能技术得到实际应用,包括计算机视觉、文本识别、语音识别等。文本信息是信息交流的重要载体之一,文本识别检... 详细信息

随着人工智能领域的深入发展,智慧城市、智慧教育等领域受到了广泛的关注。特别地,在智慧教育领域目前已经有许多关键的人工智能技术得到实际应用,包括计算机视觉、文本识别、语音识别等。文本信息是信息交流的重要载体之一,文本识别检测在智慧教育中起着至关重要的作用。在计算机互联网没有兴起的时代,学习只能通过纸质书籍和师长的口传身教。现如今,互联网已经成为了一个重要的学习渠道,出现了基于互联网的线上学习方式。然而,互联网传播的学习内容需要大量的人力工作,包括内容的录入及阅卷,如何运用文字识别技术提升教育的智能化水平是近几年的重要研究方向。特别地,针对高度结构化的数学公式的识别,是当前的研究热点,受到了广泛的关注。本文通过对摄像机获取数学题解题过程中的手写体文本数据进行处理并对其进行手写体识别。本文对数学题解题过程中的手写体文本识别进行研究,分别从顺序文本数据、复杂结构化数学公式两种文本类型出发,对脱机手写体识别进行研究。论文工作如下:针对顺序的文本数据,利用其有序性,将顺序文本进行拆分,对每个字符采用一种基于深度决策森林的单一字符手写体识别模型逐一识别。通过实验证明,引入了基于深度决策森林的模型在对手写体字符的识别准确率在专用数据集上达到了90.34%,相较普通卷积神经网络算法提升了2.56%。针对复杂的结构化数学公式,由于其存在着非顺序的二维结构,所以采用传统的单一字符识别模型无法准确识别。本文提出了一种基于深度决策森林的数学公式手写体识别模型对这种复杂的结构化数学公式进行整体识别。通过实验证明,引入了基于深度决策森林的模型在对结构化数学公式手写体的识别准确率在最新的公共数据集上达到了46.79%。针对数学题解题过程中包含一维顺序文本与二维结构化数学公式两种文本这一特点出发,结合单一字符识别模型与结构化公式识别模型,设计出针对决数学题解题过程的图像识别服务模块,并面向实际的项目需求,研发一套完整的作业批改系统,并验证系统的有效性。

关键词：智慧教育深度学习手写体识别数学公式识别

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边缘计算设备中神经网络适配及其手写体识别

边缘计算设备中神经网络适配及其手写体识别

作者：刘文飞南京邮电大学

学位级别：硕士

随着复杂的AI和机器学习应用程序在边缘计算设备上应用需求的增加,支持微型机器学习的技术方法正在不断涌现。原先的研究人员持有这样的观点:对于小样本一般不建议使用深度学习算法,但是现在有关研究人员开始认为小样本学习也具有潜在... 详细信息

随着复杂的AI和机器学习应用程序在边缘计算设备上应用需求的增加,支持微型机器学习的技术方法正在不断涌现。原先的研究人员持有这样的观点:对于小样本一般不建议使用深度学习算法,但是现在有关研究人员开始认为小样本学习也具有潜在的适用场景,例如优化后的机器学习(Machine Learning,ML)能够部署在边缘计算场合,从而有效地实现边缘智能。在边缘计算场景下,尽管设备可以把采集的数据送到数据中心进行训练和获取深度学习的模型,但是这依然受到很多约束,如推理时设备的内存、设备的计算能力和通信时延。通过合理选择规模量化方案以及定点与低精度整数运算,压缩后的神经网络模型的性能将在边缘应用中接近浮点运算设计的性能。在探讨神经网络规模压缩基础知识和微型机器学习等方法之后,本文将重点讨论在边缘计算设备的神经网络适配,即一种微型机器学习和神经网络的规模压缩。基于上述思想,本文第一个工作提出了一种适合边缘设备的分布式训练架构和一种包含8比特量化的前馈神经网络优化设计。它可能便于在多个设备上进行微型的、快速的分布式训练和推理以及降低总的网络延迟。其次,本文第二个工作构建一个浅层卷积神经网络。通过使用Pytorch中的模型压缩的应用程序接口(Application Programming Interface,API),我们实现了该案例权重量化。在手写体数据集MNIST和CPU配置下的实验结果显示,8比特量化设计导致的性能损失小于1%。由于对深层卷积神经网络的量化和压缩是网络规模量化与压缩的主要内容之一,本文第三个工作将概述深层卷积神经网络量化方面的最新文献。最后,在CIFAR10数据集上评估了基于混合量化的压缩案例,GPU配置下实验结果也显示量化设计导致的性能损失很小。

关键词：微型机器学习神经网络模型压缩权重量化手写体识别

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英文手写体识别技术优化方法研究

英文手写体识别技术优化方法研究

作者：兴安华中科技大学

学位级别：硕士

手写体识别技术研究由来已久,识别效果也逐步提高,但迄今为止仍然存在很多未解决的问题,尤其是在一些实际的应用场景中,手写过程中不可避免产生的涂抹书写对传统手写体识别过程产生了极大的干扰,增加了识别难度,降低了识别准确率。即便... 详细信息

手写体识别技术研究由来已久,识别效果也逐步提高,但迄今为止仍然存在很多未解决的问题,尤其是在一些实际的应用场景中,手写过程中不可避免产生的涂抹书写对传统手写体识别过程产生了极大的干扰,增加了识别难度,降低了识别准确率。即便现有针对涂抹书写的研究通过增加涂抹书写模块来提高识别准确率,但因此所增加的训练、识别环节在时间和资源方面的开销极大,从而导致了识别效率的急剧下降,产生难以调和的矛盾。为解决实际应用中因涂抹书写导致识别准确率下降问题,并兼顾识别效率,考虑到传统手写识别模块本身所具有的图像识别功能,可同时对涂抹书写和正常书写进行识别,并通过对涂抹书写的结果使用特殊字符标记以便区分,从而解决因涂抹导致识别准确率降低问题。同时该方法将涂抹书写的识别和处理过程融入到文字识别模块中,由此而增加的各类开销和代价较低,对识别效率的整体影响较小,从而达到实际应用的需求。为进一步提高识别准确率,考虑在传统识别流程中增加后处理模块。目前基于置信度的方法具有一定的优越性,但存在拒识率高的缺陷。实际应用中,高拒识率意味着高人力成本和低处理效率,因此考虑将字典引入到置信度计算过程中,以达到在相同识别准确率基础上降低拒识率。实验结果表明,本课题所提出的针对手写体涂抹文字的识别方法,即提高了识别准确率,又保证了识别效率,同时在后处理过程中降低了拒识率,达到了降低后处理成本提高处理效率的目的,整体识别效率也得到了有效提升。本课题所研究的方法具有一定的理论研究价值和较高的实际应用价值。

关键词：手写体识别英文手写体识别涂抹检测置信度

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基于改进卷积神经网络的手写体识别研究

中原工学院学报 2017年第4期28卷 79-85页

作者：张庆辉万晨霞陈众威河南工业大学信息科学与工程学院郑州450001

针对卷积神经网络层数设计和参数优化问题,改进和测试了LeNet-5模型。通过MNIST字符库,分析了卷积层参数滤波器数量、核大小、池化方法、激活函数和网络学习速率等对机器手写体识别性能的影响。实验结果表明,改进后的网络结构简单,预处... 详细信息

针对卷积神经网络层数设计和参数优化问题,改进和测试了LeNet-5模型。通过MNIST字符库,分析了卷积层参数滤波器数量、核大小、池化方法、激活函数和网络学习速率等对机器手写体识别性能的影响。实验结果表明,改进后的网络结构简单,预处理工作量小,可扩展性强,识别速度快,识别率达到0.993 9,有效缓解了过拟合。

关键词：卷积神经网络手写体识别 LeNet-5模型网络结构

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基于优化BP神经网络的手写体识别系统

计算机与数字工程 2019年第10期47卷 2573-2578页

作者：张圣杰郭必广陈屏国温州商学院

在日常生活中手写体随处可见,随着科学技术的不断发展进步,利用计算机识别手写字符成为趋势,为后续数据处理提供便利。对采集手写图像的特征提取和对处理后图像的分类识别进行研究,采用Gabor算法处理经过Sobel算子预处理后的图像,利用PC... 详细信息

在日常生活中手写体随处可见,随着科学技术的不断发展进步,利用计算机识别手写字符成为趋势,为后续数据处理提供便利。对采集手写图像的特征提取和对处理后图像的分类识别进行研究,采用Gabor算法处理经过Sobel算子预处理后的图像,利用PCA进行降维,减少计算量。介绍了基本的BP神经网络,并针对其缺点提出弹性BP算法并进行优化,引入全局误差的评价标准,使得权值更新具备了适应学习和弹性两种优势,保证了全局收敛的条件下大大提升了算法的训练速度和精度。并针对具体的手写体识别问题,实现手写体识别系统的设计,对两种算法分别进行比较验证,进行数据统计,改进后的弹性BP算法拥有更优良的性能,训练时间大大缩短,准确率提升明显。

关键词：神经网络弹性BP算法手写体识别

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一种手写体识别误差与用户花费平衡算法

计算机与现代化 2015年第9期 50-56页

作者：尚雪莲梁传君新疆工程学院计算机工程系新疆维吾尔自治区乌鲁木齐830011

针对当前计算机辅助注释手写文本文件转录算法存在效率不高的问题,提出一种能预测自动识别单词块中的错误率,并估计校正转录到某个用户定义的错误率所需花费精力的手写文本文件转录算法。首先,分析传统的错误估计方法及其存在的主要问题... 详细信息

针对当前计算机辅助注释手写文本文件转录算法存在效率不高的问题,提出一种能预测自动识别单词块中的错误率,并估计校正转录到某个用户定义的错误率所需花费精力的手写文本文件转录算法。首先,分析传统的错误估计方法及其存在的主要问题;然后,提出对整个单词块执行错误估计以提高准确率的思想;最后,将当前执行最好技术进行合并,提出手写文本转录方法。本算法包含在转录手写文本文件的交互式方法中,以主动学习和半监督学习技术有效利用用户交互。在2个真实手写文件上进行转率实验,实验考虑了用户所花精力和转录准确性之间的平衡,实验结果表明了本算法的有效性。

关键词：计算机辅助标注手写体识别用户花费平衡文本转录误差评估

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基于遗传BP算法的手写体识别

现代计算机 2006年第7期12卷 41-44页

作者：李别陈晓梅广东财经职业学院广州510420

神经网络具有模拟人类的大脑活动、良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力。本文阐述了BP神经网络基本原理以及BP网络手写体识别模型,研究分析了BP神经网络手写体识别模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上,提... 详细信息

神经网络具有模拟人类的大脑活动、良好的自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形转换的能力。本文阐述了BP神经网络基本原理以及BP网络手写体识别模型,研究分析了BP神经网络手写体识别模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上,提出一种基于改进结构的BP神经网络来实现手写体数字识别方案,除了改进BP网的结构外,还对网络学习算法进行了改进,采用了BP和GA相结合的算法,提高了网络的学习训练速度和识别效果。

关键词：神经网络手写体识别遗传算法 BP网络