基于ResNet网络的东巴象形文字识别研究

《计算机时代》2021年01期谢裕睿;董建娥 下载（404）被引（9）

东巴象形文字是古代纳西族创造的文字,是世界文明的瑰宝。针对东巴象形文字传播的局限性,提出了基于图像处理和深度学习识别东巴文字的方法。文章通过构造恒等残差块和卷积残差块来搭建20层ResNet模型,采用随机梯度下降算法反向调整下一轮迭代的卷积层权值,经过训练自动得到图像相关特征参数并进行识别。实验结果表明,该算法识别东巴文字的平均准确率达93.58%,具有较高的识别精度,取得了较好的识别效果,本研究可为东巴文字的保护工作提供参考和方法支持。下载全文

基于ResNet网络的东巴象形文字识别研究

关键词： 东巴象形文字 二值化 relu激活函数 ResNet 随机梯度下降 特征提取

关键词：东巴象形文字二值化 relu激活函数 ResNet 随机梯度下降特征提取