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摘要
针对当前日语翻译机器人对日语字符图像识别精度低，导致日语翻译效果不佳的问题，提出设计一个基于机器视觉的日语翻译机器人文本检测系统。在系统中输入日语字符后，即可采用基于几何特征的模板匹配方法进行字符匹配；然后通过基于归一化积相关NCC和基于边缘检测的方法分别进行字符定位和分割；最后采用基于CRNN神经网络字符识别模型进行日语字符识别。实验结果表明，提出的CRNN方法对日语单字符的训练时间和识别率分别为1.64 s和99.27%,训练时间明显低于传统的MLP神经网络，识别率较高。由此可知，提出的日语字符识别方法可提升字符识别精度和准确率，从而进一步提升了日语翻译机器人的文本检测效果和日语翻译效果，具备一定的有效性。
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