下载此文档

无限制手写体数字串切分与识别的相关问题研究的中期报告.docx


文档分类:医学/心理学 | 页数:约2页 举报非法文档有奖
1/2
下载提示
  • 1.该资料是网友上传的,本站提供全文预览,预览什么样,下载就什么样。
  • 2.下载该文档所得收入归上传者、原创者。
  • 3.下载的文档,不会出现我们的网址水印。
1/2 下载此文档
文档列表 文档介绍
该【无限制手写体数字串切分与识别的相关问题研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【无限制手写体数字串切分与识别的相关问题研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。无限制手写体数字串切分与识别的相关问题研究的中期报告本文旨在介绍无限制手写体数字串切分与识别的相关问题的研究进展,主要包括问题的定义、现有研究成果、目前主流的解决方法以及存在的问题和难点。一、问题定义无限制手写体数字串切分与识别的问题指的是从一张手写数字串的图像中自动切分出每个数字,并对其进行识别。手写数字串的图像通常具有以下特点:。、位置、方向等方面存在较大差异。,可能存在重叠的情况。,可能存在粘连、断裂等情况。二、现有研究成果在无限制手写体数字串切分与识别问题的研究方面,已经取得了一些成果。、水平投影、连通区域分析、区域生长等方法。这些方法可以有效地将数字串切分为单个数字,并进行下一步的识别。,包括基于传统机器学****算法和深度学****算法的方法。传统机器学****算法包括SVM、KNN等,N)、循环神经网络(RNN)等。这些算法已经在多个数据集上取得了较好的识别效果。三、解决方法当前主流的数字串切分与识别方法包括两个阶段:数字切分和数字识别。数字切分阶段通常采用投影法或区域生长法等传统图像处理方法来实现,数字识别阶段则采用深度学****等机器学****方法来实现。这些方法已经在多个数据集上取得了较好的效果,但仍存在一些问题和难点。四、、断裂等情况处理效果较差,可能会导致数字切分不准确。,可能存在数字重叠的情况,对数字分类造成挑战。、位置、方向可能存在较大差异,对数字的识别造成挑战。,缺乏标准数据集用于验证算法的效果。五、总结和展望无限制手写体数字串切分与识别问题是一个复杂的问题,现有的解决方法已经取得了较好的效果,但仍存在许多问题和难点需要进一步研究。未来研究可重点关注粘连、断裂等问题的解决,以及提高数字串中数字分类和识别的准确度。

无限制手写体数字串切分与识别的相关问题研究的中期报告 来自淘豆网www.taodocs.com转载请标明出处.

相关文档 更多>>
非法内容举报中心
文档信息
  • 页数2
  • 收藏数0 收藏
  • 顶次数0
  • 上传人niuww
  • 文件大小10 KB
  • 时间2024-04-17