handwritten character recognition | BriefGPT

关键词handwritten character recognition

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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
PDFa month ago
CharNet：高复杂字符分类的广义方法
手写字符识别是机器学习研究人员面临的一个具有挑战性的问题，本文提出了一种简单、可推广、高效的方法 (CharNet) 来解决字符图像分类问题，并与现有方法的性能进行了比较。
PDF5 months ago
BanglaNet：使用卷积神经网络集成的孟加拉手写字符识别
基于多个卷积神经网络的集成模型 BanglaNet 被提出用于分类孟加拉基本字符、复合字符、数字和修饰符。在多个数据集上进行的严格实验表明，相比于最近的基于卷积神经网络的研究，该模型获得了显著的识别准确率。
PDF6 months ago
基于区域采样的增强版和声搜索方法用于孟加拉手写字符识别
通过增强谐波搜索方法，提出了一种基于区域选择的技术，应用于手写字符的识别中，测试结果表明，可以在不影响识别精度的前提下，大幅减少描述性区域的数量，提高识别准确性。
PDF8 years ago
类比不相似度：定义、算法及在机器学习中的两个实验
本文定义了四个对象之间的类比不相似性概念，重点研究了序列结构的对象。给出了四个对象有零类比不相似性的情况下，针对其中一个对象未知时，提出了计算它的算法。文章还解决了定义类比不相似性的问题，特别是针对对象为序列的情况，给出了基于四个序列的最佳
PDF10 years ago