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一种基于深度学习的小学生口算题文本图片内容识别方法

摘要

本发明公开一种基于深度学习的小学生口算题文本图片内容识别方法,其针对小学生口算题图像识别,主要针对Densenet网络做了多分支改进,使其可以对图像特征进行充分的提取;同时,为了充分利用多分支Densenet网络所提取的特征,针对联合CTC‑Attention模型做了多分支改进,以提升对口算题的识别效果,解决了现有技术中,由于小学生口算题图像中同时含有印刷体数字和不规范的手写体数字,从而导致采用传统的识别方法准确度有限的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111985397A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN202010841478.2

  • 发明设计人 纪睿哲;程艳云;

    申请日2020-08-20

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构32243 南京正联知识产权代理有限公司;

  • 代理人王素琴

  • 地址 210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

  • 入库时间 2023-06-19 08:04:59

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-07-12

    授权

    发明专利权授予

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