基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的東巴文字圖像分類研究

摘要： 針對(duì)傳統(tǒng)特征提取和分類算法復(fù)雜度高、泛化能力差等問題，提出使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)對(duì)東巴象形文字圖像進(jìn)行特征提取和自動(dòng)分類。首先，對(duì)采集的圖像做手動(dòng)文字分割，并進(jìn)行歸一化、灰度化、濾波去噪、二值化等預(yù)處理；其次，對(duì)分割的文字圖像根據(jù)文字形狀特征分成18個(gè)類別，并進(jìn)行手動(dòng)標(biāo)注；然后，采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練分類模型，并用測(cè)試樣本進(jìn)行測(cè)試。共采集70000個(gè)數(shù)據(jù)樣本，按7:2:1的比... （共6頁(yè)）