[发明专利]一种基于深度学习的单个汉字识别方法有效
| 申请号： | 201910716935.2 | 申请日： | 2019-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN110414516B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 刘晋;常思维 | 申请（专利权）人： | 上海海事大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V10/764;G06V30/28;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海元好知识产权代理有限公司 31323 | 代理人： | 徐雯琼;张妍 |
| 地址： | 201306 上海市*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的单个汉字识别方法，包括如下步骤：S1，预处理待识别文字图片；S2，将预处理后的图片输入神经网络并初步提取特征；S3，将初步提取的特征进行批量归一化处理并将归一化结果进行池化操作；S4，将池化后的数据继续卷积提取特征得到对应的特征向量；S5，将特征向量分别进行空间金字塔池化并进行拼接；S6，将拼接后的向量全连接后进行归一化处理生成预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 单个 汉字 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的单个汉字识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，预处理待识别文字图片；S2，将预处理后的图片输入神经网络并初步提取特征；S3，将初步提取的特征进行批量归一化处理并将归一化结果进行池化操作；S4，将池化后的数据继续卷积提取特征得到对应的特征向量；S5，将特征向量分别进行空间金字塔池化并进行拼接；S6，将拼接后的向量全连接后进行归一化处理生成预测结果。
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