基于深度学习的字符识别系统的设计与实现

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1、分类号ｔｈｅｓｉｓｇｙｙ等恆巧交基于深度学习的字符识别系统的设计与实现（中文题名）？ＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＤｉｇｉｔＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＤｅｅｐＬｅａｒｎｉｎｇ（英文题名）李卓．（作巧姓名）ｉ忠３卸臘Ｓ■指导教师＇１胃硕±专业学位类型硕±申请学位级别研究方向２０１６年４月论文提交日期２０１６年６月论文答辩日期２０１６学位授予日期答辩委员会主席：常户４，评阅人：．化京抹大学■‘．一．．一心．．１—

2、—独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成，果，论文中不包含其他人己经发。尽我所知除了文中特别加标注和致谢的地方外表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京林业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：口曰：《為日期口／占４关于论文使用授权的说明本人完全了解北京林业大学有关保留，：学校有权保留、使用学位论文的规定即，送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可Ｗ公布论文的全部或部分内容可Ｗ采用影印、缩印或

3、其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：：《與导师签名Ｌ文卷ａ？摘要图像识别技术在诸多领域发挥着重要作用。数字识别是图像识别的重要分支，小微企业的许多应用都需要精确识别图像中的数字信息，因此，提高数字识别的速度和精度能够大大提升小微企业的工作效率。传统数字识别方法需要人工提取特征，具有效率低速度慢、识别算法鲁棒性差等缺点。和传统方法相比，深度学习技术的特征提取的过程不再需要人工参与，同时能保证较快的速度一，该技术已成为最热口的研究领域之。本文针对实际项目中的数字一识别问题，基于深度学习技术，设计并开发套能够快速

4、识别数字信息的系统。首先介绍深度学习和图像识别的研究现状。其次介绍了用于数字识别的深度学习框架、训练工具、模型、传输相关技术和图像预处理方法等。基于此，介绍系统的整体架构和详细设计，。最后通过采集样本来测试整个系统，利用测试结果分析系统的识别准确率和识别效率。关键词：字符识别；深；数字识别度学习；图像分割ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＤｉｇｉｔＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎＤｅｅＬｅａｒｎｉｎｐｇＣｏｍｕｔｅｒＴｅｃｈｎｏｌｏ（ｐｇｙ）ＡＢＳＴＲＡＣＴ－ｗ

5、ｈＩｍａｅ１ｅｃｏｎｉｏｎ化ｃｈｎｏｏｌａｓａｎｍｏｒｔａｎｔｒｏｅｉｎｍａｎｉｅｓｉｌｅｄｒｅｃｏｎｔｏｎｉｓａｎｇｇｔｉｌｇｙｐｙｉｐｌｙｆｌｄ，ｉｇｉｔｇｉｉｉｍｐｏｒｔａｎｔｂｒａｎｃｈｏｆｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｍａｎｙａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｏｆｂｕｓｉｎｅｓｓｅｓｒｅｑｕｉｒｅｔｏｒｅｃｏｇｎｉｚｅｔｈｅｄｉｇｉｔｎｆｏｒｍａｏｎｆｒｏｍｉｍａｅｓａｃｃｕｒａｔ：ｅ．Ｉｍｒｏｖｎｈｅｓｅｅｄｏｆｉｉｒｅｃｏｎｏｎｃａｎｒｅａｔｅｎｈａｎｃｅｅｉｔｉｇｌｙｐｉｇｔｐｄｇｔｇｉ

6、ｔｉｇｌｙ化ｅｆｃｅｎｃｏｆｓｍａｌｎｄｍｃｒｏｅｎｅｒｒｉｓｅｓ．ｆｉｉｙｌａｉｔｐ＊Ｔｒａｄｌｉｔｉｏｎａｄｉｉｔｒｅｃｏｎｉｔｉｏｎａｒｏａｃｈｅｓｅｘｔｒａｃｆｅａｔｉｉｉｅｆｒｏｍｉｍａｅｓｍａｎｕａｌｌａｌｅａｄｔｏｇｇｐｐｔｇｙ化ｔ－ｍｓｄｅｆｉｃｉｅｎｃａｎｄｏｗｒｏｓ化ｅｓｓｏｆｔｈｅａｏｒ．ｍａｒｅｄｗｉｔｈｔ：ｈｅｔｒａｄｉｌｍｅｔｔｕｒｅｙｌｂｕｌｇｉ化Ｃｏｐｉｔｏｎａｈｏｄｓ，ｆｅａｅｘｉｌｌｉｈａｓｌｔｒａｃｏｎｗＨｈｄｅｅｅａｒｎｉｎｅｃｈｎｏｏｗｈｃｈｂｅｃｏｍｅｏｎｅ

7、ｏｆ化ｅｍｏｓｔｏｕｌａｒｒｅｓｅａｒｃｈｎｏｏｎｅｒｔｐｇｔｇｙ，ｐｐ，ｇｒｅｕｉｒｉｎｈｕｍａｎｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎａｓｔｏｅｎｓｕｒｅａｆａｓｔｅｒｓｅｅｄ．Ｂａｓｅｄｏｎｄｅｅｌｅａｒｎｉｎ，ｔｈｅｅｒｄｅｓｉｎａｎｄｑｇ，ｐｐｇｐａｐｇｄｅｖｅｌｌｉｌｆｆｌｏｐａｓｙｓｔｅｍｔｏｓｏｖｅｔｈｅｐｒｏｂｅｍｏｆｄｉｇｔａｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｈｅｌｐｔｏｐｒｏｍｐｔｔ