基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别
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Table Recognition Based on CNN and Grid Feature
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    摘要:

    碑刻作为文字的载体,具有极其重要的历史价值和艺术价值。但是,因为时间的久远,其拓本大量的噪声对碑刻文字的辨识产生一定的影响。针对这种情况,提出了一种新方法,首先利用细胞神经网络(CNN)技术,去除单个碑刻文字的噪声,然后用网格特征提取方法对其进行识别。本文在MATLAB平台上进行了实例模拟,取得了较好的效果。

    Abstract:

    As a carrier of the text, the table has very important historical and artistic value. However, because of a long time, a lot of noises on the rubbings have impact on recognizing text. This paper proposes a new method for this case. Firstly, remove the noises of a single table using CNN technology. And then recognize the table using the grid feature extraction method. The simulation example is based on MATLAB software, and we achieve good results.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

国方媛,李国东.基于细胞神经网络和网格特征的碑刻文字识别.计算机系统应用,2010,19(11):180-184

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  • 收稿日期:2010-03-06
  • 最后修改日期:2010-03-30
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