基于CNN的手写中文数字识别研究

作者：葛先雷; 杨帅斌

来源：太原师范学院学报(自然科学版), 2022, 21(04): 53-57.

• 手写中文数字
• 识别
• TensorFlow平台
• 卷积神经网络

为提高手写中文数字识别准确率，提出了一种基于TensorFlow平台的卷积神经网络模型.该模型使用反阈值二值化算法对图像进行预处理，以提高运算速度；通过调整卷积神经网络中的超参，以优化该模型的识别性能；使用多分类交叉熵损失函数对模型的损失函数进行度量，以验证模型的有效性.仿真分析结果显示，该模型识别手写中文数字的整体准确率达到99.58%、召回率达到99.53%,因此该模型在手写中文数字自动识别场景中具有良好的应用价值.

• 单位
  淮南师范学院; 电子工程学院