[发明专利]一种基于深度学习的手写体数字识别方法及系统在审
| 申请号： | 201610126470.1 | 申请日： | 2016-03-04 |
| 公开（公告）号： | CN107153810A | 公开（公告）日： | 2017-09-12 |
| 发明（设计）人： | 丁世飞;侯艳路 | 申请（专利权）人： | 中国矿业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/66;G06N3/04;G06N3/06 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 221116 江苏省徐州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明一种基于深度学习的手写体数字识别方法及系统，通过构建带有标签的手写体数字图片作为样本集对卷积神经网络进行训练，将训练好的卷积神经网络保存，将待识别图片作为输入，根据输出向量得到识别结果。通过卷积神经网络识别手写数字图像，避免了显示的特征提取，直接将图片作为网络的输入，识别准确率很高；且网络一经训练即可反复使用，处理效率高；训练时间短。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 手写体 数字 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络的手写体数字识别方法，其特征在于，通过构建带有标签的手写体数字图片作为样本集对卷积神经网络进行训练，将训练好的卷积神经网络保存，将待识别图片作为输入，根据输出向量得到识别结果。
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