基于深度学习的印刷体文档字符识别的研究

作者：徐长英; 赖伟财; 陈英

来源：现代电子技术, 2020, 43(23): 72-75.

DOI：10.16652/j.issn.1004-373x.2020.23.016

• 印刷体字符识别
• 深度学习
• 图片数据集
• Lenet-5Pro
• 字符增强
• 仿真分析

针对传统基于模板匹配光学识别效果存在不理想的状态,提出改进的深度学习模型的印刷体文档字符识别算法。首先,生成包括一级字库、部分二级字库、英文大小写字母和标点符号的图片数据集,其数量大约为500万张;然后,在Lenet-5网络模型的基础上进行改进和重新构造,提出一种增强型的深度学习模型Lenet-5Pro,该模型可提高印刷体文档的识别率;最后,对比实验结果表明,该模型可以更加有效地提高印刷体字符识别的准确率,其字符识别准确率达到98%以上。

• 单位
  南昌航空大学