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摘要
房产证、名片、公司营业执照等信息的收集通常是通过人工进行录入,而人工的录入方式存在效率低和容易出错的问题,因此汉字和数字的识别技术具有很重要的实用价值。由于汉字的种类繁多,传统的印刷体汉字识别存在精度低,不能满足实际应用需求等不足。随着深度学习的快速发展,多分类问题的精度得到显著改善,中文汉字识别得到了快速发展。但是针对汉字的识别深度学习网络存在网络模型复杂、容易过拟合的不足。若简化网络模型又会出现识别精度不高的问题。针对这些不足,基于深度残差网络(ResNet),提出一种改进的中文文字识别深度残差网络模型。实验结果表明,针对一级汉字,训练正确率达到98.7%,测试正确率达到97.6%。该方法...
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