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Handwriting recognition by using deep learning to extract meaningful features

机译：使用深度学习来提取有意义的功能的手写识别

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Recent improvements in deep learning techniques show that deep models can extract more meaningful data directly from raw signals than conventional parametrization techniques, making it possible to avoid specific feature extraction in the area of pattern recognition, especially for Computer Vision or Speech tasks. In this work, we directly use raw text line images by feeding them to Convolutional Neural Networks and deep Multilayer Perceptrons for feature extraction in a Handwriting Recognition system. The proposed recognition system, based on Hidden Markov Models that are hybridized with Neural Networks, has been tested with the IAM Database, achieving a considerable improvement.
机译：深度学习技术的最新改进表明，深度模型可以直接从原始信号提取更有意义的数据，而不是传统的参数化技术，使得可以避免图案识别面积的特定特征提取，尤其是对于计算机视觉或语音任务。在这项工作中，我们直接使用原始文本线图像通过将它们馈送到卷积神经网络和深层多层的感觉器，用于在手写识别系统中提取。基于与神经网络杂交的隐马尔可夫模型的建议识别系统已经通过IAM数据库进行了测试，实现了相当大的改进。

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