基于深度学习的Tifinagh-IRCAM手写字符识别
计算机视觉与模式识别
2019-12-24 v1 机器学习
摘要
在本文中，我们利用深度学习方法的优势来设计一个高效的阿马齐格（Amazigh）手写识别系统。事实上，该方法已在各个领域证明了更高的效率，尤其是识别任务。然而，要充分利用该方法，有必要构建能够真实代表相关问题的适当训练和测试数据集。为此，我们准备了包含102位书写者的数据集，每人包含33个IRCAM-Tifinagh字符。受MNIST数据库启发，字符集被尺寸归一化并居中于固定大小的图像中。结果得到大小为28x28的灰度图像，其中黑色为字符的非颜色。在此预处理步骤后生成的图像数量为3,366。
引用
@article{arxiv.1912.10338,
title = {Tifinagh-IRCAM Handwritten character recognition using Deep learning},
author = {El Wardani Dadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.10338},
year = {2019}
}