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深度学习碰上古文献,西南大学提出基于CNN的古彝文识别方法

摘要:作为世界六大古文字之一的古彝文记录下几千年来人类发展历史。针对古彝文的识别能够将这些珍贵文献材料转换为电子文档,便于保存和传播。由于历史发展,区域限制等多方面原因,针对古彝文识别的研究鲜有成果。本文把当前新颖的深度学习技术,应用到古老的文字识别中去。在四层卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的基础上扩展出 5 个模型,然后再利用 Alpha-Beta 散度作为惩罚项对 5 个模型的输出神经元重新进行自编码,接着用两个全连接层完成特征压缩,最后在 softmax 层对古彝文字符特征进行重新评分,得到其概率分布,选择对应的最高概率作为识别的字符。实验表明本文所提方法相对于传统 CNN 模型而言对古彝文手写体的识别具有较高的精度。

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产品分享|腾讯云AI文字识别从0到1实现通信行程卡识别

疫情防控常态化下,学校为了保证孩子身体健康和安全,要求所有入校人员提供通信行程码并审核。但是通过人工审核的方式,不仅工作量极大且容易出错。作为一名软件开发工程师,我开始思考并着手调研,希望可以通过更智能的方式来解决。 在调研过程中,发现腾讯云AI文字识别产品推出了健康码OCR、行程卡OCR等多种自动化识别能力,刚好契合智能识别这个现实问题。但是识别出来的结果是否准确呢? 查阅了官方介绍资料,发现腾讯云AI联合腾讯优图实验室针对文本检测和文字识别关键技术进行了优化和创新。在文本检测技术方面进行了深度优化,提出

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