基于胶囊网络与 EM 路由的波斯语/阿拉伯语鲁棒手写数字识别
计算机视觉与模式识别
2019-12-20 v2 机器学习
摘要
本文研究了手写数字识别问题。然而，底层语言为波斯语/阿拉伯语，且执行该任务的系统是一种胶囊网络（CapsNet），它作为更先进架构近年来兴起，优于其前身即 CNN（卷积神经网络）。该架构使用为波斯语/阿拉伯语手写数字提供的 Hoda 数据集进行训练。系统的输出明显优于其前身以及其它先前提出的识别算法所取得的成果。
引用
@article{arxiv.1912.03634,
title = {Capsule-Based Persian/Arabic Robust Handwritten Digit Recognition Using EM Routing},
author = {Ali Ghofrani and Rahil Mahdian Toroghi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.03634},
year = {2019}
}
备注
5 pages, 10 figures, 4th International Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IPRIA2019), IEEE