颜色模态是否影响手写识别？基于卷积神经网络的波斯语手写体实证研究
计算机视觉与模式识别
2023-07-25 v1
摘要
文献中大多数手写识别方法都聚焦于黑白（BW）图像数据库并以其评估。本文试图回答文档识别中的一个基本问题。我们使用卷积神经网络（CNNs）作为“眼睛模拟器”，考察手写数字与单词的颜色模态是否影响其识别精度或速度？据我们所知，由于缺少具备手写体全部三种颜色模态的数据库，该问题迄今未获解答。为回答此问题，我们从一个新颖的波斯语手写数据库中选出了 13,330 个孤立数字和 62,500 个单词，它们具有三种不同颜色模态，且在规模与多样性上独具特色。所选数据集被划分为训练、验证和测试集。随后，使用训练样本训练结构相似的常规 CNN 模型。测试集上的实验结果表明，尽管 CNN 在 BW 数字与单词图像上的性能高于另两种颜色模态，但总体而言不同颜色模态间的网络精度无显著差异。此外，三种颜色模态训练时间的比较显示，使用 CNN 识别 BW 图像中的手写数字与单词效率更高。
引用
@article{arxiv.2307.12150,
title = {Does color modalities affect handwriting recognition? An empirical study on Persian handwritings using convolutional neural networks},
author = {Abbas Zohrevand and Zahra Imani and Javad Sadri and Ching Y. Suen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.12150},
year = {2023}
}