character recognition using neural network

资 源 简 介

character recognition using neural network

详 情 说 明

基于神经网络的手写字符识别技术在多语言环境下的应用已成为当前研究热点。本文提出的方法专注于解决卡纳达语、泰卢固语和天成文书这三种印度主要文字的手写数字识别问题。

该方法采用深度学习框架，通过卷积神经网络自动提取字符的局部和全局特征。网络结构设计充分考虑了不同文字系统的独特笔画特征：天成文书的曲线特性、泰卢固语的圆形字符特点以及卡纳达语的复杂结构。特征提取阶段采用多尺度卷积核，既能捕捉细微笔画差异，又能识别整体字符形状。

创新之处在于建立了统一识别框架，通过共享底层特征提取层实现多语言识别，同时在高层网络分支实现语言特定特征的精细分类。实验结果表明，该方法在保持较高识别准确率的同时，显著降低了传统单语种识别系统所需的计算资源。