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基于深度卷积神经网络的手写哈萨克文字母识别方法

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摘要利用卷积神经网络在图像识别方面的优势,提出了一种基于深度卷积神经网的哈萨克手写字母识别方法（DCNN-KLR）,成功建立了一种哈萨克手写文字识别模型。与传统的方法（SVM＋HOG）相比,不仅训练方便、速度快,而且提高了哈萨克手写文字的识别率。在5708个数据样本上进行训练和测试,将样本分为33类和100类,正确识别率分别达到93.29%和92.38%。

DOI odw8yrg3dk/1779280

作者张晶;吴磊;贺建军;刘文鹏

机构地区不详

出处《大连民族大学学报》 2017年5期

关键词卷积神经网络哈萨克文字母字符识别

分类 [文化科学][教育学]

出版日期 2017年05月15日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

大连民族大学学报

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