基于深度學(xué)習(xí)的手寫字符識別方法的研究階段匯報(bào)

1、報(bào)告人：曾祥云導(dǎo) 師：鄭 勝2014 .07 . 17基于深度學(xué)習(xí)太陽黑子基于深度學(xué)習(xí)太陽黑子掃描圖像手寫體識別研究掃描圖像手寫體識別研究20142014太陽圖像分析與數(shù)據(jù)挖掘研討會(huì)太陽圖像分析與數(shù)據(jù)挖掘研討會(huì)主要內(nèi)容1 研究目標(biāo)及要求2 深度學(xué)習(xí)基本原理3 深度學(xué)習(xí)識別方法4 結(jié)果展示5 問題與總結(jié)目標(biāo)要求基本原理識別方法結(jié)果展示問題總結(jié)研究要求：1、提取圖中所有手寫部分的字符：2、用計(jì)算機(jī)自動(dòng)識別圖中所有手寫部分的字符：研究目標(biāo)：左圖是天文臺太陽黑子掃描圖像，我們工作的任務(wù)是對圖像進(jìn)行處理，提取并識別相關(guān)信息。背景要求基本原理識別方法結(jié)果展示問題總結(jié)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）：第一個(gè)成功訓(xùn)練多

2、層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的學(xué)習(xí)算法。Fx卷積濾波器. 識別識別xb1xb1xw特征CxSx+1卷積層卷積層抽樣層抽樣層背景要求基本原理識別方法結(jié)果展示問題總結(jié)識別過程1圖像預(yù)處理2學(xué)習(xí)理樣本制作3網(wǎng)絡(luò)模型生成4 字符自動(dòng)識別圖像大小和方位歸一化固定區(qū)字符分割手寫區(qū)字符分割提取單個(gè)字符字符自動(dòng)編碼字符位置跟蹤定位訓(xùn)訓(xùn)練練優(yōu)優(yōu)化化模模型型背景要求基本原理識別方法結(jié)果展示問題總結(jié)Part 1 樣本制作樣本選取基本原則：1、時(shí)間年限跨度盡可能大2、手寫字符字體多樣性3、樣本數(shù)據(jù)充足性背景要求基本原理識別方法結(jié)果展示問題總結(jié)Part 1 樣本制作背景要求基本原理識別方法結(jié)果展示問題總結(jié)Part 2 字符識別訓(xùn)訓(xùn)練練優(yōu)優(yōu)化化樣樣本本模模型型識別結(jié)果分類本研究方法中，使用近三年的太陽黑子掃描圖像的手寫字符，一共取其中樣本字符12001200個(gè)，測試樣本200200個(gè)，最后得出的識別率為98.5%98.5%。背景要求基本原理識別方法結(jié)果展示問題總結(jié)問題與總結(jié)1、學(xué)習(xí)算法中樣本的選取直接影響識別效果，在本次研究中，樣本的選取還不是很全面，為獲得更加可靠有效的識別網(wǎng)路，還有待進(jìn)一步擴(kuò)大樣本庫，提升樣本的多樣性。2、樣本數(shù)據(jù)的可擴(kuò)展性、通用性實(shí)現(xiàn)3、樣本制作軟件的完成、通用性的實(shí)現(xiàn)背景要求基本原理識別方法