[发明专利]一种基于多特征融合的中文手写识别分类方法在审
| 申请号： | 202210801997.5 | 申请日： | 2022-07-08 |
| 公开（公告）号： | CN115035534A | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 宋永端;周勇城;张安国;谈世磊;高子寒;王啸;王艺璇 | 申请（专利权）人： | 重庆大学;星际(重庆)智能装备技术研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06V30/18 | 分类号： | G06V30/18;G06V30/19;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆晟轩知识产权代理事务所(普通合伙) 50238 | 代理人： | 孔玲珑 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多特征融合的中文手写识别分类方法，对输入图像进行预处理；构建中文手写识别分类系统并进行训练，该系统包括深度学习网络和传统图像特征提取模型；对于待分类的图像经过预处理后分别输入训练后系统的两个模块中；最优深度学习网络输出的分类结果为X，X为好、中或差，其对应的分值分别为A、B、C；传统图像特征提取模型输出的特征进行量化，量化后的特征的值如果落在[a,b]就给X对应的分类得分加c分，否则减c分；最后根据X最后的分类得分将待分类的图像分为好、中或差。本发明的分类方法无需过多数据就可以实现深度学习的分类，同时规避了主观打分的情况，分类结果更客观。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 融合 中文 手写 识别 分类 方法 | ||
【主权项】：
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