CharNet：高复杂字符分类的广义方法
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
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
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
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
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
本研究主要解决将手写文本识别能力添加到大规模多语言 OCR 系统中的难点，包括数据获取，效率和集成等三个方面，通过使用在线手写数据集和基于神经网络的线识别模型等方式解决了这些问题，实现了 HTR 能力在 OCR 系统中的集成。
Apr, 2019
本文介绍了一种技术，通过加入实际的随机噪声到参数实例化中，从现有样本生成新的训练样本数据，以实现针对缺少大量标记数据的本地语言的字符识别，同时可用于物体识别等相关上下文。
Apr, 2019
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
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