基于ResNet18的乌尔都语手写文本识别
计算机视觉与模式识别
2021-03-10 v1
摘要
手写文本识别是深度学习与人工智能领域中将手写文本转换为机器可理解形式的活跃研究方向。针对其他语言（尤其是英语）已开展大量工作，但由于乌尔都语字符的连写特性，针对乌尔都语的工作极少。随着技术进步，对乌尔都语手写字符识别（HCR）系统的需求日益增长。本文提出一种 ResNet18 模型，使用乌尔都语 Nastaliq 手写数据集（UNHD）进行手写文本识别，该数据集包含由 500 名受试者书写的 312,000 个单词。
引用
@article{arxiv.2103.05105,
title = {Urdu Handwritten Text Recognition Using ResNet18},
author = {Muhammad Kashif},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.05105},
year = {2021}
}
备注
6 pages, 18 figures