基于多维特征和候选项的易混手写英文识别

作     者：付鹏斌 宋冬雪 杨惠荣 FU Peng-bin;SONG Dong-xue;YANG Hui-rong

作者机构：北京工业大学信息学部北京100124 

基　　金：北京市自然科学基金项目(4153058) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2021年第42卷第11期

页      码：3204-3210页

摘      要：针对手写英文识别中易混字符的识别问题,提出一种结合多维特征和候选项以区分易混字符的识别方法。利用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)对手写英文字符进行识别,根据初始字符识别信息确定易混字符的类别;利用多维特征,设计针对不同类别易混字符的识别规则;由易混字符和其相连字符组成候选项单词,结合语料库以及字符间构成关系,最终对易混字符进行识别判断。实验结果表明,该方法在解决了易混字符的识别问题后,识别手写英文字符的平均准确率达到98.67%,具有一定应用价值。

主 题 词：手写英文识别 易混字符 卷积神经网络 光学字符识别 字符特征 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2021.11.027

馆 藏 号：203106071...