一种改进的离线手写汉字识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110802288.4
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-07-15
申请人：
电子科技大学

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著录项信息

专利名称	一种改进的离线手写汉字识别方法
申请号	CN202110802288.4	申请日期	2021-07-15
法律状态	公开	申报国家	中国
公开/公告日	2021-11-26	公开/公告号	CN113705338A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	电子科技大学	申请人地址	四川省成都市高新区（西区）西源大道2006号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	电子科技大学	当前权利人	电子科技大学
发明人	邓建华;肖正欣;苟晓攀;何佳霓;代铮;秦琪怡;杨杰;陶泊昊;李龙;赵建恒;郑凯文;魏卓;陈昱辰
代理机构	电子科技大学专利中心	代理人	周刘英

摘要

本发明公开了一种改进的离线手写汉字识别方法，属于图像识别技术领域。在本发明，由于手写汉字的书写自由度较大，单个汉字中部件与部件之间的组合随意，字形变形程度强。本发明构建的神经网络结构，极大降低了网络计算量，特征通道重排的引入，消除了图像特征通道信息不交流问题，而残差结构的引入，综合不同卷积层对汉字图形特征的表达能力和侧重。在轻量化模型的前提下，增强了通道维度信息间的交流与融合，同时也增强不同层次的特征间的交流与融合，提升了网络模型对离线手写汉字特征复用的能力，提高了模型对离线手写汉字的识别精度。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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