基于深度卷积神经网络的手写哈萨克文字母识别方法
Journal of Dalian Nationalities University（2017）
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%.
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