基于ResNet网络的东巴象形文字识别研究

谢裕睿; 董建娥

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东巴象形文字是古代纳西族创造的文字,是世界文明的瑰宝.针对东巴象形文字传播的局限性,提出了基于图像处理和深度学习识别东巴文字的方法.文章通过构造恒等残差块和卷积残差块来搭建20层ResNet模型,采用随机梯度下降算法反向调整下一轮迭代的卷积层权值,经过训练自动得到图像相关特征参数并进行识别.实验结果表明,该算法识别东巴文字的平均准确率达93.58％,具有较高的识别精度,取得了较好的识别效果,本研究可为东巴文字的保护工作提供参考和方法支持.

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来源
《计算机时代》 |2021年第1期|6-10|共5页
作者
谢裕睿; 董建娥;
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作者单位

西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明 650224;

西南林业大学大数据与智能工程学院云南昆明 650224;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
东巴象形文字; 二值化; relu激活函数; ResNet; 随机梯度下降; 特征提取;

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