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针对日益增长的汉字书法学习需求,将滑动窗口自注意力(Swin Transformer, ST)模型和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)模型相结合,提出手写体汉字识别ST-CNN模型,进而开发了汉字书法教学系统。实测结果表明,ST-CNN模型识别准确率约为91.6%,较传统的ST模型提升了约0.5个百分点,较传统的CNN模型与ST模型,在收敛速度上分别提升了约10和30个百分点,开发的汉字书法教学系统性能良好。 相似文献
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