The invention discloses a Chinese characters recognition method based on convolutional neural network, the method includes the following steps: 1) text image acquisition training; 2) image preprocessing: first the image illumination adjustment, and then the image is converted to grayscale images; 3) of image preprocessing feature extraction 4); to obtain the final recognition through training, selection of test the correct recognition rate convolutional neural network model is the highest, as the final recognition model; 5) character recognition: treat text image recognition such as step 2) image preprocessing, using convolutional neural network model trained to identify output categories, categories, Chinese characters in the label, output Chinese characters recognition results. The present invention will extract the direction feature map as the prior knowledge, and the original image as input layer data input, in order to increase the recognition performance of the neural network to improve the recognition rate and Chinese characters; the final model is small, fast calculation speed.
【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积神经网络的汉字识别方法
本专利技术涉及图像处理
,尤其涉及一种基于卷积神经网络的汉字识别方法。
技术介绍
利用计算机自动识别字符的技术,是模式识别应用的一个重要领域。人们在生产和生活中,要处理大量的文字、报表和文本。为了减轻人们的劳动,提高处理效率,50年代开始探讨一般文字识别方法,并研制出光学字符识别器。60年代出现了采用磁性墨水和特殊字体的实用机器。60年代后期,出现了多种字体和手写体文字识别机,其识别精度和机器性能都基本上能满足要求。如用于信函分拣的手写体数字识别机和印刷体英文数字识别机。70年代主要研究文字识别的基本理论和研制高性能的文字识别机,并着重于汉字识别的研究。文字识别可应用于许多领域,如阅读、翻译、文献资料的检索、信件和包裹的分拣、稿件的编辑和校对、大量统计报表和卡片的汇总与分析、银行支票的处理、商品发票的统计汇总、商品编码的识别、商品仓库的管理,以及水、电、煤气、房租、人身保险等费用的征收业务中的大量信用卡片的自动处理和办公室打字员工作的局部自动化等。以及文档检索,各类证件识别,方便用户快速录入信息,提高各行各业的工作效率。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于针对现有技术中的缺陷,提供一种基于卷积神经网络的汉字识别方法。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是:一种基于卷积神经网络的汉字识别方法,包括以下步骤:1)采集训练用的文本图像;2)图像预处理:首先对图像进行非均匀光照调整,然后将图像转换为灰度图像3)对预处理的图像进行特征提取:采用Gabor滤波器提取图像八个方向的Gabor特征,八个方向分别是0°,2 ...
【技术保护点】
一种基于卷积神经网络的汉字识别方法,其特征在于,包括以下步骤:1)采集训练用的文本图像;2)图像预处理:首先对图像进行非均匀光照调整,然后将图像转换为灰度图像3)对预处理的图像进行特征提取:采用Gabor滤波器提取图像八个方向的Gabor特征,八个方向分别是0°,22.5°,45°,67.5°,90°,112.5°,135°,157.5°;其中Gabor滤波器的公式如下所示:
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的汉字识别方法,其特征在于,包括以下步骤:1)采集训练用的文本图像;2)图像预处理:首先对图像进行非均匀光照调整,然后将图像转换为灰度图像3)对预处理的图像进行特征提取:采用Gabor滤波器提取图像八个方向的Gabor特征,八个方向分别是0°,22.5°,45°,67.5°,90°,112.5°,135°,157.5°;其中Gabor滤波器的公式如下所示:其中,σ=π,k=0,1,2,...,M-1,M为方向数目,ι表示波长,θk表示方向;4)通过训练获得最终识别模型:将经过预处理的图像和经过Gabor特征提取的...
【专利技术属性】
技术研发人员:鲁统伟,缪少君,彭玲,刘仁军,吴梦露,张彦铎,李晓林,卢涛,闵锋,李迅,周华兵,朱锐,
申请(专利权)人:武汉工程大学,
类型:发明
国别省市:湖北,42
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