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基于Django印刷体维吾尔文识别系统的设计与实现: 收藏
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引用; 《郑州大学学报（理学版）》2021年第3期53卷 9-14页; 作者：熊黎剑吾守尔·斯拉木许苗苗新疆大学信息科学与工程学院新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术实验室新疆乌鲁木齐830046 新疆多语种信息技术研究中心新疆乌鲁木齐830046; 光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术在图书数字化、文献管理等诸多领域得到了广泛应用,而相比于已十分成熟的中文、英文印刷体识别系统,小文种(维吾尔文)印刷体识别还有研究空间和实际应用需求。针对传统识别方法特...; 光学字符识别(optical character recognition,OCR)技术在图书数字化、文献管理等诸多领域得到了广泛应用,而相比于已十分成熟的中文、英文印刷体识别系统,小文种(维吾尔文)印刷体识别还有研究空间和实际应用需求。针对传统识别方法特征表示不足等问题,结合日益兴起的深度学习技术,采用Python语言编程,选用经改进的卷积循环神经网络作为识别算法核心,并利用Django设计系统框架。实验表明,印刷体维文识别系统的精度达到95.7%,平均速度达到12.5 fps。该系统实现了端到端的维文整词识别。; 来源：详细信息评论

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