模型依据汉字笔画形态特征进行书体分类。从线条的粗细变化能有效识别特定书体风格。书体中笔画的长短比例关系是分类关键因素。模型会分析笔画间的连接方式来确定书体。不同书体的结构布局特点被模型充分考量。例如楷书结构严谨规整是其典型特征。行书结构相对灵活展现出动态之美。 草书的结构更是自由奔放富有变化。模型可对单个汉字书体进行准确判断
神经网络模型 预训练模型参数链接(包含vgg19和efficientnetv2) 请将.pth文件重命名为log+数字.pth的格式,例如log1.pth,放入log文件夹。方便识别和retrain。 VGG19 这里先后用了两种神经网络,我先用VGG19试了一下,分类前1000种汉字。训得有点慢,主要还是这模型有点老了,参数量也不小。而且要改到3755类的话还用...
第一名用的是googleNet,准确率97.3% def GoogleLeNetSlim(x, num_classes, keep_prob=0.5): with tf.variable_scope('main'): t = slim.conv2d(x, 64, [3, 3], [1, 1], padding='SAME', activation_fn=relu, normalizer_fn=slim.batch_norm, scope='conv1') t = slim.max_pool2d(t, [2,...
汉字识别的不同模型汉字识别的三种模型简介 模板匹配理论 简介 模板匹配理论(Lindsay, Norman1972) 是从计算机科学中的模式识别研究中移植过来的。 模板匹配理论认为,在长期记忆中,储存着许多外部模式的“袖珍副本” ,称作模板。它们 与外部模式有着一一对应的关系。 当一个刺激作用于人的感官时, 刺激信息便被拿来与...
第一步:进入图片文字识别 小程序,点击『识别多图』或『拍照识别』选择单张图片或多种图片来识别文字; 第二步:小程序会自动识别图片中的边框,调整识别区域后,支持: 整页识别:直接识别一整页的文字; 局部识别:对你选择的图片局部进行文字识别。 点击『开始识别』,识别完成后自动跳转到识图结果页面,如右图所示,识字...
今天,我们来使用VGG19+(HWDB1.1trn_gnt、HWDB1.1tst_gnt),进行手写汉字的识别训练过程。 第一步: 准备样本数据 训练集地址:http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1trn_gnt.zip 测试集地址:http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1tst_gnt.zip ...
tflearn 中文汉字识别模型试验汇总 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 defget_model(width, height, classes=40): # TODO, modify model # Building 'VGG Network'...
用keras 建立超简单的汉字识别模型 之前看过很多 mnist 的识别模型,都是识别数字的,为啥不做一个汉字识别模型呢?因为汉字手写的库找不到啊。当时我还想自己从字库生成汉字用作识别(已经做出来了,导出字体图片再识别之)。 后来看了这篇文章和这篇文章: CASIA-HWDB 这个神奇的东西。原文是用 tensorflow 实现的,...
李秀娟:汉字识别的词义通达模型 65 的词形表征以及与视觉刺激字形相似字的词条,然后词形表征激活语音输出,刺激字和字形相似字相互竞 争,并激活音素系统.相对于一致性字,不一致字会产生更大的竞争,所以不一致字命名时间更长.但是,众所 周知,汉字是具有深层正字法的表意文字,不同于浅层正字法的拼音文字,其形音对照是...