【摘 要】
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针对传统两级手写汉字识别系统中手写汉字识别的特征提取方法的限制问题，提出了一种采用卷积神经网对相似汉字自动学习有效特征进行识别的系统方法。该方法采用来自手写云平台
【机 构】
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郑州工业应用技术学院,郑州大学信息工程学院
【基金项目】
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河南省基础与前沿技术研究计划项目(No.142300410283);河南省软科学研究计划项目(No.142400410179);河南省教育厅科学技术研究重点项目(No.12B520063,No.14B520065);河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目(No.2013GGJS-230)
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针对传统两级手写汉字识别系统中手写汉字识别的特征提取方法的限制问题，提出了一种采用卷积神经网对相似汉字自动学习有效特征进行识别的系统方法。该方法采用来自手写云平台上的大数据来训练模型，基于频度统计生成相似子集，进一步提高识别率。实验表明，相对于传统的基于梯度特征的支持向量机和最近邻分类器方法，该方法的识别率有一定的提高。
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