文字识别的现状及应用.doc

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2025-01-20 发布于湖北
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西安交通大学本科毕业设计（论文）

摘要

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摘要

在传统的OCR文字识别系统中，对标准格式的简体字有较好的识别效果。但是对于不同字体如繁体字的识别及其句读的处理的识别效果不是很好。提出一种基于CNN的深度学习方法，来处理繁体字的文字识别，使用20902个汉字的数据集对该网络进行训练，和之前的一些方法比较，该方法对汉字的识别结果更加准确，速度更快，对于不同书写习惯的字体具有良好的适应性，且能对传统OCR识别出的结果进行一定程度上的文字纠错和句读纠错处理，最终训练结果表明该模型识别率可达百分之九十五以上。待处理的图片为文字竖排排列，标点符号位于文字的右部，现有

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