| 基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法 |
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| 引用本文： | 陆金江. 基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法[J]. 佳木斯大学学报, 2021, 39(5): 42-46. DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2021.05.010 |
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| 作者姓名： | 陆金江 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学,安徽 合肥 230009;安徽财贸职业学院,安徽 合肥 230601 |
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| 摘 要： | 在传统的模糊字迹图像识别过程中,忽略了字迹变化尺度对图像的影响,导致识别准确度低识别能力差的问题,提出基于深度卷积神经网络的模糊字迹图像识别方法.通过图像的退化模型,对模糊字迹图像稀疏性特征进行分解,构建模糊字迹图像的多源特征参数检测模型,结合边缘轮廓特征提取方法实现对模糊字迹图像的边界信息采样分析;采用多维参数模拟和模糊度增强处理,结合匹配滤波检测器对图像的多级尺度分解和细节特征进行提取,对提取的模糊字迹图像细节特征进行融合和优化检测,采用深度卷积神经网络训练方法进行模糊字迹图像修复处理,实现模糊字迹图像的识别.仿真结果表明,采用该方法进行模糊字迹图像识别的准确性较高,检测能力较强,提高了模糊字迹图像修复和辨识能力.
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| 关 键 词： | 深度卷积神经网络 模糊字迹图像 识别 尺度分解 |
Fuzzy Handwriting Image Recognition Method Based on Deep Convolution Neural Network |
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| LU Jinjiang. Fuzzy Handwriting Image Recognition Method Based on Deep Convolution Neural Network[J]. Journal of Jiamusi University(Natural Science Edition), 2021, 39(5): 42-46. DOI: 10.3969/j.issn.1008-1402.2021.05.010 |
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| Authors: | LU Jinjiang |
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