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1、第42卷第8期自动化学报Vol.42,No.82016年8月ACTAAUTOMATICASINICAAugust,2016深度学习在手写汉字识别中的应用综述金连文1钟卓耀1杨钊2杨维信1谢泽澄1孙俊3摘要手写汉字识别(HandwrittenChinesecharacterrecognition,HCCR)是模式识别的一个重要研究领域,最近几十年来得到了广泛的研究与关注,随着深度学习新技术的出现,近年来基于深度学习的手写汉字识别在方法和性能上得到了突破性的进展.本文综述了深度学习在手写汉字识别领域的研究进
2、展及具体应用.首先介绍了手写汉字识别的研究背景与现状.其次简要概述了深度学习的几种典型结构模型并介绍了一些主流的开源工具,在此基础上详细综述了基于深度学习的联机和脱机手写汉字识别的方法,阐述了相关方法的原理、技术细节、性能指标等现状情况,最后进行了分析与总结,指出了手写汉字识别领域仍需要解决的问题及未来的研究方向.关键词深度学习,手写汉字识别,卷积神经网络,回归神经网络,长短时记忆模型,层叠自动编码机引用格式金连文,钟卓耀,杨钊,杨维信,谢泽澄,孙俊.深度学习在手写汉字识别中的应用综述.自动化学报,20
3、16,42(8):1125¡1141DOI10.16383/j.aas.2016.c150725ApplicationsofDeepLearningforHandwrittenChineseCharacterRecognition:AReview112113JINLian-WenZHONGZhuo-YaoYANGZhaoYANGWei-XinXIEZe-ChengSUNJunAbstractHandwrittenChinesecharacterrecognition(HCCR)isanimportant
4、research¯ledofpatternrecognition,whichhasattractedextensivestudiesduringthepastdecades.Withtheemergenceofdeeplearning,newbreakthroughprogressesofHCCRhavebeenobtainedinrecentyears.Inthispaper,wereviewtheapplicationsofdeeplearningmodelsinthe¯eldofHCCR.Firs
5、t,theresearchbackgroundandcurrentstate-of-the-artHCCRtechnologiesareintroduced.Then,weprovideabriefoverviewofseveraltypicaldeeplearningmodels,andintroducesomewidelyusedopensourcetoolsfordeeplearning.TheapproachesofonlineHCCRando²ineHCCRbasedondeeplearnin
6、garesurveyed,withthesummariesoftherelatedmethods,technicaldetails,andperformanceanalysis.Finally,furtherresearchdirectionsarediscussed.KeywordsDeeplearning,handwrittenChinesecharacterrecognition(HCCR),convolutionalneuralnetwork,recurrentneuralnetwork,lon
7、g-shorttermmemory(LSTM),stackedauto-encoderCitationJinLian-Wen,ZhongZhuo-Yao,YangZhao,YangWei-Xin,XieZe-Cheng,SunJun.ApplicationsofdeeplearningforhandwrittenChinesecharacterrecognition:areview.ActaAutomaticaSinica,2016,42(8):1125¡1141由于在拍照文档、支票、表单表格、证件、邮
8、characterrecognition,OCR)图像识别系统以及手政信封、票据、手稿文书等光学字符识别(Optical写文字输入设备中的广泛应用前景,自从上个世纪80年代以来,手写汉字识别(HandwrittenChinese收稿日期2015-11-04录用日期2016-04-18characterrecognition,HCCR)一直是模式识别的ManuscriptreceivedNovember4,2015;acceptedApril
