[发明专利]一种基于密集残差神经网络的字符识别方法在审
| 申请号： | 202111483023.9 | 申请日： | 2021-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN114330645A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 张召;郑欢;洪日昌;汪萌 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06V30/18;G06V30/186;G06V30/19;G06K9/62 |
| 代理公司： | 安徽合肥华信知识产权代理有限公司 34112 | 代理人： | 余成俊 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于密集残差神经网络的字符识别方法，通过充分利用所有卷积层的分层特征来增强密集神经网络的局部和全局特征学习能力，进而捕获深层次的结构特征，用于字符识别。本发明保留原始密集残差块的局部特征融合和残差操作，以保证局部特征的学习能力，同时将特征的串联操作改为求和操作，进而减少内部层的计算工作量。在完全捕获局部密集残差特征之后，本发明通过模仿密集块的构造，以整体方式自适应地学习全局密集残差特征，利用求和运算和几个改进的密集残差块来构造一个称为全局密集块的新块。通过仿真实验，验证了本发明方法可有效提升字符的识别能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 密集 神经网络 字符 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于合肥工业大学，未经合肥工业大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202111483023.9/，转载请声明来源钻瓜专利网。
