Abstrakt. Recurrent neural network (RNN) och connectist temporal klassification (CTC) har visat framgångar i många sekvensmärkning uppgifter med den starka förmågan att hantera de problem där anpassningen mellan ingångar och måletiketter är okänd. Resterande nätverk är en ny struktur av konvolutionella neurala nätverk och fungerar bra i olika datorseende uppgifter. I det här dokumentet utnyttjar vi arkitekturerna ovan för att skapa ett nytt nätverk för handskriven siffersträngsigenkänning. Först utformar vi ett resterande nätverk för att extrahera funktioner från indatabilder, sedan använder vi en RNN för att modellera den kontextuella informationen inom funktionssekvenser och förutsäga igenkänningsresultat. På toppen av detta nätverk, en standard CTC tillämpas för att beräkna förlusten och ge de slutliga resultaten. Dessa tre delar utgör ett end-to-end-utbildbart nätverk. Den föreslagna nya arkitekturen uppnår de högsta prestationerna på ORAND-CAR-A och ORAND-CAR-B med igenkänningsgrad 89,75 % respektive 91,14 %. Dessutom, experimenten på en genererad captcha dataset som har mycket längre stränglängd visar potentialen i det föreslagna nätverket för att hantera långa strängar.
En annan strategi som används för okonstruerad strängigenkänning anställd Recurrent Neural Network (RNN) och Connectionist Temporal Classification (CTC) REF.
Handwritten digit string recognition by combination of residual network and RNN-CTC
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}