Djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNN) har uppnått stor framgång i olika datorseende och mönsterigenkänning program, inklusive de för handskrivna kinesiska teckenigenkänning (HCR). De flesta nuvarande DCNN-baserade HCCR-metoder behandlar dock det handskrivna provet helt enkelt som en bildbitmap, utan att bry sig om någon viktig domänspecifik information som kan vara användbar men som inte kan läras av traditionella nätverk. I detta dokument föreslår vi en förbättring av DCNN-metoden för online HCCR genom att införliva en mängd olika domänspecifika kunskaper, inklusive deformation, icke-linjär normalisering, imaginära drag, vägsignatur och 8riktade funktioner. Vårt bidrag är dubbelt. För det första undersöks och integreras dessa domänspecifika tekniker med en DCNN för att bilda ett sammansatt nätverk för att uppnå förbättrad prestanda. För det andra kombineras de resulterande DCNN med mångfald i sin domänkunskap med hjälp av en hybrid seriell-parallell (HSP) strategi. Följaktligen uppnår vi en lovande noggrannhet på 97,20 % respektive 96,87 % på CASIA-OLHWDBl.O respektive CASIA OLHWDBl.l, vilket överträffar de bästa resultat som tidigare rapporterats i litteraturen.
Yang et.al REF föreslår att använda olika domänspecifika kunskaper, d.v.s. deformationsomvandling, icke-linjär normalisering, imaginär stroke, vägsignaturer, åtta riktningar, för att förbättra DCNN-baserade OLHCR.
Improved deep convolutional neural network for online handwritten Chinese character recognition using domain-specific knowledge
{'venue': '2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'journal': '2015 13th International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}