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基于卷积神经网络的无约束手写文本识别技术研究
目录
基于卷积神经网络的无约束手写文本识别技术研究（1）．．．．．．．．．．4
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.1文本识技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.2手写文本识的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
1.3方法回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
1.4研究目的与贡献．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
相关研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.1卷积神经网络(CNN)简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
2.2手写文本识别技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
2.3数据集和预处理技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
数据集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.1数据集选择与描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.2无约束手写文本识别数据集．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30
3.3数据增强与样本多样性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
卷积神经网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.1网络结构选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
4.2激活函数和优化器配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.3网络的过拟合与正则化措施．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．49
5.1网络训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51
5.2识别效率与准确率测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
5.3不同尺寸与角度挑战下的稳定性测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53
讨论与前景展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55
6.1与现有技术的对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57
6.2未来研究方向的讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
6.3潜在的局限性与改进建议．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60
基于卷积神经网络的无约束手写文本识别技术研究（2）．．．．．．．．．64
文档综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
1.3研究内容及目标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
1.4技术路线与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．73
手写文本识别技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
2.1手写文本识别基本流程．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77
2.2手写文本特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
2.3手写文本识别模型分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
2.4卷积神经网络基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．84
基于卷积神经网络的手写文本识别模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．89
3.1模型整体架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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