[发明专利]一种基于CNN的手写中文文本识别方法在审
| 申请号： | 201811495474.2 | 申请日： | 2018-12-07 |
| 公开（公告）号： | CN109740605A | 公开（公告）日： | 2019-05-10 |
| 发明（设计）人： | 何凯;黄婉蓉;冯旭;高圣楠 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于CNN的手写中文文本识别方法，所述方法将单个手写中文识别与文字分割算法结合起来，实现了手写中文文本的自动识别，所述方法包括以下步骤：对文本图片进行灰度化、二值化处理，再利用直方图投影对中文文本进行分割；先通过横向扫描分割出单行文字，再利用纵向扫描分割出单个文字；对单个中文图片进行扫描处理，对中文进行正射纠正，并使其位于图片中间位置，上下左右各留出10个空白像素；基于TensorFlow框架构造一个包括：4个卷积层、4个池化层和2个全连接层的卷积神经网络，利用训练集进行训练；输入待测图片，根据构建的卷积神经网络进行识别。 | ||
| 搜索关键词： | 中文文本 手写 卷积神经网络 再利用 分割 中文 二值化处理 单个文字 横向扫描 空白像素 框架构造 扫描处理 算法结合 文本图片 文字分割 自动识别 纵向扫描 灰度化 连接层 训练集 直方图 池化 构建 卷积 投影 图片 纠正 | ||
【主权项】：
1.一种基于CNN的手写中文文本识别方法，其特征在于，所述方法将单个手写中文识别与文字分割算法结合起来，实现了手写中文文本的自动识别，所述方法包括以下步骤：对文本图片进行灰度化、二值化处理，再利用直方图投影对中文文本进行分割；先通过横向扫描分割出单行文字，再利用纵向扫描分割出单个文字；对单个中文图片进行扫描处理，对中文进行正射纠正，并使其位于图片中间位置，上下左右各留出10个空白像素；基于TensorFlow框架构造一个包括：4个卷积层、4个池化层和2个全连接层的卷积神经网络，利用训练集进行训练；输入待测图片，根据构建的卷积神经网络进行识别。
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