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摘要
经济全球化使得语言翻译需求日益增加，实验针对手写英文字体易出现的写作不规范、存在涂改区域等问题提出一种结合深度学习网络的手写英文自动识别模型。该模型基于CNN和RNN形成的CRNN复合网络，首先在此基础上针对英文字体可能出现的书写不规范问题，对CRNN模型进行第一步改进得到CRNN-1模型；然后对CRNN-1模型引入注意力机制来增强提取文字前后之间的关联性，得到CRNN-A模型；最后针对手写英文字体可能出现的涂改问题建立分类模型，得到CRNN-C模型。实验对提出的CRNN-C模型进行性能验证，结果表明识别准确率能达到96.87%左右，为机器翻译高效无误地运行贡献力量。
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