基于深度学习的手写汉字集识别方法的研究

发布时间：2025-06-04 04:49

　　在人们的生产生活中,每天都有大量的信息产生。随着技术的不断进步,为了便于信息的存储、查询与管理,许多领域开始进行信息的数字化。信息的数字化就涉及到手写汉字识别技术,然而,由于汉字数量多、结构复杂,且传统手写汉字识别系统采用人工提取特征的方式,因此,手写汉字的识别仍然有许多困难需要克服。书法是中华民族特有的一种传统艺术形式,对于书法临摹作品的评价,目前主流的方式是通过人工设计、浅层学习来获取图像特征,然后根据原贴与临摹习作的相似度给出临摹评价。随着人工智能技术的不断发展,如何将其应用在书法临摹评价体系中将是一个具有重大意义的研究方向。深度学习是机器学习研究中的一个新领域,是当前机器学习领域最前沿的课题之一。深度学习与传统的模式识别最大的不同在于它可以从大数据中自动学习特征,从而有效减少人工特征提取中过程繁琐、存在人工干扰误差等的缺点。本文结合深度学习技术,分别对手写汉字集识别以及书法临摹评价做了深入研究,主要工作包括:(1)通过查阅文献,分析了所选课题的研究背景、研究意义以及相关技术的国内外研究现状。(2)提出了基于标准外围轮廓法的字符分割方法;选取Alexnet网络、手写汉字数据集以及软...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
1 前言
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 手写汉字识别的研究背景及意义
        1.1.2 书法临摹评价的研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 手写汉字识别的国内外研究现状
        1.2.2 书法临摹评价的国内外研究现状
    1.3 主要研究内容及论文章节安排
        1.3.1 主要研究内容
        1.3.2 论文章节安排
2 手写汉字集字符分割
    2.1 基于投影法的字符分割
    2.2 基于标准外围轮廓的字符分割
3 基于深度学习的手写汉字识别
    3.1 网络选取与结构简介
    3.2 数据集选取与预处理
        3.2.1 数据集选取
        3.2.2 数据集预处理
    3.3 软硬件环境选取
    3.4 基于Alexnet的手写汉字识别
        3.4.1 网络训练
        3.4.2 训练结果与分析
    3.5 Alexnet网络特征提取能力的改进
4 书法临摹评价与评价网络
    4.1 Alexnet与书法临摹评价
        4.1.1 行书体的选择
        4.1.2 书法临摹评价原则
        4.1.3 书法临摹评价网络
    4.2 数据集准备
    4.3 网络训练与评价结果
5 结论
    5.1 全文总结
    5.2 论文的创新点
    5.3 论文的不足之处
6 展望
7 参考文献
8 致谢



本文编号：4049335