典型文献
手写字符的快速识别模型
文献摘要：
现有字符识别模型识别手写字符速度慢效率低.本文提出一种手写字符的快速识别模型,采用双通路卷积特征提取方式,一路分支采用常规卷积神经网络,另一路分支采用空洞卷积神经网络.不同分支的卷积神经网络能够更好地获取不同感受野的手写字符特征.提出一种图像处理方式,能够更好提取随机分布的手写字符.实验结果表明,该模型不仅拥有高识别率,同时在速度上拥有绝对优势.
文献关键词：
手写字符识别;深度学习;卷积神经网络;空洞卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
刘淑明;巩荣芬;储茂祥;杨永辉
作者机构：
辽宁科技大学电子与信息工程学院,辽宁鞍山 114501
文献出处：
引用格式：
[1]刘淑明;巩荣芬;储茂祥;杨永辉-.手写字符的快速识别模型)[J].辽宁科技大学学报,2022(06):438-442
A类：
一路分
B类：
快速识别,识别模型,模型识别,速度慢,双通路,卷积特征提取,提取方式,空洞卷积神经网络,感受野,随机分布,识别率,绝对优势,手写字符识别
AB值：
0.181789
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