一种改进IE-AlexNet的少数民族文字图像识别方法

作者：杨秀璋; 周既松; 武帅^*; 陈登建; 刘建义; 宋籍文

来源：计算机时代, 2022, (11): 15-20.

DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2022.11.004

• 少数民族文字
• 深度学习
• 图像识别
• 数字人文

提出一种融合自适应图像增强的IE-AlexNet少数民族文字图像识别方法。以阿拉伯文字为例，计算各场景的图像噪声阈值，利用六种方法实现图像增强，然后构建一种改进AlexNet的神经网络模型，实现阿拉伯文字识别。实验结果表明，所提方法能有效检测复杂环境下的少数民族文字，其F1值为0.9559，准确率为0.9553，均优于其他模型。同时，对比实验突显图像增强的有效性，具有一定应用价值。

• 单位
  贵州财经大学