The Study of Handwriting Recognition Algorithms Based on Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
Handwriting Identifies basic graph-like problems and has a high real-world value in areas such as cloud accounting, finance, and postal administration. Due to the unrestricted problem of handwritten numbers when writing, it is relatively difficult to achieve rapid and effective recognition. With the emergence of deep learning-related algorithms and the rapid development of computer hardware technology, image classification methods based on Convolutional Neural Network (CNN) have gradually become a research hotspot. Because the convolutional network has a strong letter numbering ability and network generalization ability, the recognition rate can often exceed the traditional graph classing method. Therefore, the study of hand-written word recognition should be implemented using CNN through the network. Handwriting Word Recognition is the key technique for self-identification. Therefore, summarizing and analyzing the existing handwritten digit recognition algorithms, two handwritten digit recognition algorithms based on Convolutional Neural Network (CNN) are proposed. To improve the recognition performance of the CNN model, this article proposes a handwriting recognition algorithm based on the change to CNN. To extract the image feature information more fully, this paper proposes a handwriting recognition algorithm based on feature fusion and SVM. First, using the modified CNN model and the Gabor filter that introduces curvature systems, extract the CNN and Gabor characteristics of the character image; Second, the characteristics of its progress are fused to obtain more effective new features; Finally, the fusion feature is entered into the SVM classifier into the line number of words to recognize. The results of the experiment show that the algorithm can effectively improve the recognition effect of handwritten
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».