基于卷积神经网络与GPU计算的名片文本识别算法研究

摘要

为了提高名片的识别精度与效率,提出了一种基于卷积神经网络与GPU计算的名片文本识别算法,并设计和编程实现.首先,收集海量名片,采集文本图像,进行数据标注,建立大数据样本库.然后,基于卷积神经网络和大数据样本,进行识别模型的学习训练,结合迁移学习技术与数据增强技术,达到准确识别名片文本的目的.最后,基于软件开发平台Visual Studio实现卷积神经网络模型,并融合并行计算开发平台CUDA,将模型代码移植至GPU显卡,实现高速平行计算,达到快速识别的目的.实验测试结果显示:所提算法具备更为理想的识别准确度.