Dec, 2018

基于作家感知 CNN 的简洁 HMM 离线手写中文文本识别

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TL;DR本文介绍了一种基于数据驱动状态捆绑算法的作家感知 CNN-PHMM 方法，用于离线手写中文文本识别。这个方法使用卷积神经网络和廉价的 HMM 模型，通过集成一个适应层来处理文本中作家的不同书写风格，并分离同音字，最终比之前的方法提高了 16.6％的字符错误率 (CER)。在结合 N-gram 语言模型和递归神经网络语言模型后，CER 进一步降低至 3.17％。
hybrid convolutional neural network hidden markov modeloffline handwritten chinese text recognitiondata-driven state-tying algorithmwriter-aware cnn based on parsimonious hmmadaptive layer for writer-dependent vector
发现论文，激发创造
  • 离线手写汉字识别快速、紧凑的卷积神经网络构建

    本研究提出了一种全局监督低秩扩展方法和自适应降重技术来提高离线手写汉字识别 (HCCR) 的计算效率，在保持准确度的同时极大地分减了计算成本和神经网络容量，尤其适于装配在便携设备上。经测试，所提出的算法在计算效率方面远超过现有最佳算法，其速度可达到之前方法的 30 倍，且计算成本更低 10 倍。

    Feb, 2017

  • 离线手写中文文本识别与卷积神经网络

    本文研究基于深度学习的方法在离线手写中文文本识别领域的应用，使用只有卷积神经网络的模型和 CTC 损失函数实现，采用 Dropout 方法以防止过拟合，最终在 ICDAR 2013 竞赛数据集上实现了 6.81% 的字符错误率，为同等条件下最好的研究结果。

    Jun, 2020

  • 在线和离线手写汉字识别：全面研究和新基准

    本文介绍了一种新的深度学习方法，将传统的正则化 - 方向分解特征映射（directMap）与深度卷积神经网络（convNet）集成，提高了在线和离线手写字符识别的准确性，并提出了一种适应层，降低了训练和测试数据之间的不匹配问题，并进一步显著提高了识别准确性。

    Jun, 2016

  • 基于领域知识的改进式深度卷积神经网络用于在线手写中文字符识别

    本研究提出了一种使用区域特定知识增强的深度卷积神经网络识别手写汉字的方法，在 CASIA-OLHWDB1.0 和 CASIA-OLHWDB1.1 数据集上分别取得了 97.20% 和 96.87% 的精度，优于以往报道结果。

    May, 2015

  • 离线文本识别的作者适应性：基于神经网络方法的探索

    手写识别中，深度学习取得了显著成就。然而，神经网络在处理数据分布转变时存在问题。本文讨论如何使手写识别模型能够自适应不同风格的书写，通过使用少量新人笔迹的例子进行适应。通过两种基本模型以及模型无关元学习和作家代码两种方法，实验结果表明 MetaHTR 在适应性上优于基准模型，提高了 1.4 到 2.0 的词错误率，并且深层模型适应性好于浅层模型。然而，MetaHTR 在更大模型或句子级别的手写识别中的计算和内存需求可能变得不切实际，而基于学习特征或 Hinge 统计特征的作家代码并未提高识别性能。

    Jul, 2023

  • 使用 GoogLeNet 和方向特征图的高性能离线手写中文字符识别

    本文使用深度学习的卷积神经网络来识别手写汉字，结合传统特征提取方法，设计了一个只有 7.26 百万个参数的深层网络，通过实验在 ICDAR 2013 离线手写汉字比赛数据集上，取得了 96.74% 的最高准确率。

    May, 2015

  • 非本土手写字符的卷积神经网络分类

    利用卷积神经网络（CNNs）对非母语使用者书写的英文字母进行分类识别，借助 HIEC 数据集训练了一个定制的 CNN 模型，并通过调整超参数进行了消融研究，结果显示该模型在字符识别准确性方面优于其他模型，达到了 97.04% 的准确度，相对于次优模型提升了 4.38%。

    Jun, 2024

  • 用于手写汉字文本识别的全卷积循环网络

    本文提出了一种名为全卷积循环网络 (FCRN) 的端到端框架用于手写汉字文本识别。FCRN 基于在线文本数据进行训练，不像传统方法依赖于分割，它学习将笔尖轨迹与字符序列关联起来。本文还提出了一种优化的波束搜索方法，有效地集成语言模型来解码 FCRN 并显著提高识别结果。在 CASIA-OLHWDB 和 ICDAR 2013 数据集上进行测试，分别获得 96.40% 和 95.00% 的正确率。

    Apr, 2016

  • 基于注意力机制的离线书写者识别端到端网络 (基于字级数据)

    本文提出了一种基于注意力驱动的卷积神经网络的作者识别系统，该系统利用从词图像中提取的图像片段进行训练，采用金字塔策略。该系统能够全面捕捉数据的细节和粗糙特征，以及不同抽象层次上的信息。此外，文中探讨了使用注意力机制来增强学习特征的表征能力。该算法在三个基准数据库上进行了评估，证明了其在作者识别任务中的有效性，尤其是在有限手写数据的情景中。

    Apr, 2024

  • 卷积识别模型特征与文本标签相结合的离线检测错误拼写的手写词

    通过引入与文本进行比较的任务，我们提出了一个无限制的二元分类器，其中包括一个手写识别特征提取器和一个多模态分类头，该分类头将特征提取器的输出与输入文本的向量表示进行卷积。我们的模型的分类头完全基于使用最先进的生成对抗网络创建的合成数据进行训练。我们证明，与直接使用最先进的手写识别模型来解决任务相比，尽管保持高回收率，但分类器可以进行校准，使平均精确度提高了 19.5%。这种巨大的性能提升可以在利用人 - 环自动化的应用中带来显著的生产力增长。

    Sep, 2023