Den senaste tidens djupt lärande baserade metoder har uppnått den toppmoderna prestandan för handskriven kinesisk teckenigenkänning (HCR) genom att lära sig diskriminerande representationer direkt från rådata. Vi anser dock att den sedan länge undersökta domänspecifika kunskapen fortfarande bör bidra till att förbättra HCCR:s prestanda. Genom att integrera den traditionella normalisering-kooperativ riktning-decomposed funktionskarta (directKarta) med den djupa konvolutionella neurala nätverket (convNet), kan vi få nya högsta noggrannheter för både online och offline HCCR på ICDAR-2013 konkurrensdatabas. Med detta nya ramverk kan vi eliminera behovet av dataförstärkning och modellensemble, som i stor utsträckning används i andra system för att uppnå bästa resultat. Detta gör att vårt ramverk är effektivt och effektivt för både utbildning och testning. Dessutom, även om DirectMap+convNet kan uppnå de bästa resultaten och överträffa mänsklig nivå prestanda, visar vi att författaren anpassning i detta fall är fortfarande effektiv. Ett nytt anpassningsskikt föreslås för att minska obalansen mellan utbildnings- och testdata på ett visst källskikt. Anpassningsprocessen kan genomföras på ett effektivt och oövervakat sätt. Genom att lägga till anpassningsskiktet i den förtränade convNet, kan det anpassa sig till de nya handstilar av särskilda författare, och igenkänningsnoggrannheten kan ytterligare förbättras konsekvent och avsevärt. I detta dokument ges en översikt över och en jämförelse av nyligen gjorda metoder för djupinlärning för HCCR, och det fastställs också nya riktmärken för både HCCR online och offline.
I REF, Zhang et al. Lägga till ett anpassningsskikt i förtränade CNN för att anpassa de nya handstilar av särskilda författare, som sätter nya riktmärken för offline HCCR.
Online and Offline Handwritten Chinese Character Recognition: A Comprehensive Study and New Benchmark
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}