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[期刊论文]
基于双向LSTM的手写文字识别技术研究
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手写文字识别是计算机视觉、自然语言处理领域中的重要问题和研究热点.本文针对手写文字识别问题,提出一种基于双向LSTM网络的手写文字识别方法.首先根据数据集特点进行归一化等预处理;然后使用CNN网络对图像的特征进行提取;接着通过双向LSTM网络来记忆手写文字序列的字句关系,并对文字序列进行预测;最后使用CTC-Loss作为损失函数,可以让整句标注的训练集在上述网络下收敛.对比实验表明本文提出的算法模型的有效性.
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来源 ：
南京师大学报（自然科学版）
ISSN： 1001-4616
年份： 2019
期： 3
卷： 42
页码： 58-64
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