基于可穿戴无源 RFID 的手写字符识别
计算机视觉与模式识别
2020-08-07 v1 人机交互
摘要
在本文中，我们研究利用一种新型可穿戴电子纺织传感器面板所采集数据进行的手写字符识别。数据按顺序收集，从而我们同时记录了笔画顺序和生成的位图。我们提出了一种将序列与位图表示融合在一起的预处理流程。数据来自十名受试者，共包含 7500 个字符。我们还提出了一种卷积神经网络架构，其新颖的上采样结构使得尽管输入尺寸仅有 10x10 像素，仍能成功使用常规的 ImageNet 预训练网络。所提模型在实验测试中达到 72% 的准确率，对于这一具有挑战性的数据集可视为良好精度。数据和模型均已公开发布。
引用
@article{arxiv.2008.02543,
title = {Handwritten Character Recognition from Wearable Passive RFID},
author = {Leevi Raivio and Han He and Johanna Virkki and Heikki Huttunen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.02543},
year = {2020}
}
备注
Submitted to ICPR2020