| 基于Swin Transformer和CNN的汉字书法教学系统 |
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| 引用本文： | 林粤伟,张通,宋丹,梁汇鑫,薛克程.基于Swin Transformer和CNN的汉字书法教学系统[J].青岛大学学报(自然科学版),2024(1):45-51. |
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| 作者姓名： | 林粤伟 张通 宋丹 梁汇鑫 薛克程 |
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| 作者单位： | 1. 青岛科技大学信息科学技术学院;3. 海信视像科技股份有限公司 |
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| 基金项目： | 2022年青岛科技大学教学改革研究面上项目(批准号：2022MS045)资助；;2023年国家级大学生创新创业训练计划项目(批准号：202310426214)资助； |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 深度学习 滑动窗口自注意力模型 卷积神经网络 手写体汉字识别 |
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