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基于最大熵原理和融合机器学习的手写体汉字识别算法

         

摘要

本文主要针对手写体汉字识别较弱、效果不好等问题,根据最大熵原理,融合机器学习方法,提高了模型的泛化能力,进一步解决了识别效率低与重量级网络泛化难的问题。由于不同汉字字体结构繁多,存在大量相似汉字。而书写习惯不同导致手写汉字结构形体更是因人而异,千差万别,体现在汉字手写体识别中更为困难。对比一些传统模型,本文通过融合DBN与YOLO9000算法,在保证识别时长的情况下,提升了识别率和运算识别速度。

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