[发明专利]基于深度神经网络的未知手写体数字识别方法有效
| 申请号： | 202010385802.4 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111695645B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 何行;赵生妹 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06V30/244 | 分类号： | G06V30/244;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京正联知识产权代理有限公司 32243 | 代理人： | 张玉红 |
| 地址： | 210023 江苏省南*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度神经网络的未知手写体数字识别方法，通过关联成像技术提取未知手写体数字的特征，包括首先设计一组傅立叶散斑照射在未知手写数字图像上，然后使用一个没有空间分辨率的桶探测器收集每次检测结果，并通过四步相移方法获得未知手写体数字的特征信息，然后将该特征信息输入至已设计的、且训练过的深度神经网络中进行识别，实现对未知的数字图像进行分类。仿真结果表明，该方案具有较好的识别性能，且能够在不恢复手写体数字图片前提下对其进行识别。本发明具有识别率高、识别时间短特点，具有非局域特性，且所设计的深度神经网络结构简单，因而具有巨大的应用前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 未知 手写体 数字 识别 方法 | ||
【主权项】：
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