【摘 要】
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一般来说,传统的文字识别算法提取存在着识别困难,提取特征难的问题。对此,本文研究一种基于深度学习的字符识别方法。在实际应用过程中,首先,通过OSTU能够对文字区域进行全
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一般来说,传统的文字识别算法提取存在着识别困难,提取特征难的问题。对此,本文研究一种基于深度学习的字符识别方法。在实际应用过程中,首先,通过OSTU能够对文字区域进行全面的提取。而后,借助投影统计法,对单个文字图片进行切割。切割完成后,能够对神经网络层的变化情况以及神经元数量进行识别。从而对网络模型进行分析。通过研究能够发现,基于深度学习的字符识别能够有效提升模型识别的正确率,经过优化后的卷积神经网络识别正确率能够达到99.98%。具有良好的应用效果。
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