一种基于卷积神经网络的手写东巴文识别方法

摘要

一种基于卷积神经网络的手写东巴文识别方法，包括如下步骤，采集阶段：通过拍摄或扫描获得手写文字图片；预处理阶段：先对图片进行尺寸调整，使用双线性插值法对图像大小进行调整，得到统一尺寸的灰度图像；搭建卷积神经网络；将所述二值图像输入到所述卷积神经网络，计算得到一维的特征图；搭建全连接层；将所述特征图输入全连接层，迭代训练更新所述卷积神经网络和全连接层的参数，得到最优网络权值参数；文字识别阶段：将二值图像投入加载经上述的网络权值参数的神经网络模型推理，最终计算得出识别结果。本方法在图像预处理阶段利用高斯模糊法和OSTU阈值分割法，增加了包含有效信息的像素，减少了噪声干扰，识别率高。