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摘要
本发明公开了一种基于密集残差神经网络的字符识别方法,通过充分利用所有卷积层的分层特征来增强密集神经网络的局部和全局特征学习能力,进而捕获深层次的结构特征,用于字符识别。本发明保留原始密集残差块的局部特征融合和残差操作,以保证局部特征的学习能力,同时将特征的串联操作改为求和操作,进而减少内部层的计算工作量。在完全捕获局部密集残差特征之后,本发明通过模仿密集块的构造,以整体方式自适应地学习全局密集残差特征,利用求和运算和几个改进的密集残差块来构造一个称为全局密集块的新块。通过仿真实验,验证了本发明方法可有效提升字符的识别能力。
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