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公开(公告)号：CN109784151A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811502762.6
申请日：2018-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的脱机手写汉字识别方法，该方法包括卷积神经网络模型训练和脱机手写汉字识别两个阶段，训练阶段主要包括数据集获取，数据集划分，图像预处理，卷积神经网络模型构建与训练，模型及权重参数的保存；识别阶段主要包括图像预处理，重构模型，识别结果输出等过程。本发明所设计卷积神经网络模型结构，包括输入层，5个卷积层，3个全连接层，4个最大值池化层，softmax层及输出层，采用步长为1的3*3卷积核，尺寸为2*2，步长为1的最大值池化方法，Relu激活函数。本发明具有良好的识别效果，并且模型泛化能力较好。
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