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《浙江理工大学》 2019年
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基于深度学习的汉字笔迹自动比较检验与鉴别研究

陈健  
【摘要】:目前,卷积神经网络在特征检测上取得了较好的效果,但是对于手写汉字的复杂结构特征表征上却有所缺失,如汉字内部结构特征间的同变性。针对这样的缺失,我们在跟踪采集数据集的基础上使用胶囊网络的方法来完成特征的提取与分类。胶囊网络通过构建活动向量来表示特定类型的实例化参数,通过动态路由算法将活动向量路由到下一层相应的胶囊中,使得下一层胶囊得到更清晰的输入信号,在弥补了深度卷积神经网络池化层信息丢失的同时也捕捉了更多的同变性特征。本文的主要研究目的是对汉字手写体进行特征提取和分类,主要的工作和成果如下:(1)手写体汉字的鉴定不仅仅是对汉字局部特征的检测,如横的倾斜角度,竖弯转折的曲率等,对特征间相对空间关系有更好的描述也同样重要。本文构建了适用于汉字笔迹鉴定的胶囊网络结构,胶囊网络使用向量表征汉字内特征的实例化参数可以捕获更多的汉字结构特征。为了提高鉴定的准确率对胶囊网络结构进行了深入的研究:1)采用传统的卷积操作数据构建基础胶囊,卷积过程中使用RELU进行激活;2)放弃Dropout层的操作,减少特征流失;3)通过向量进行特征表示与传递,在原本物体实体特征的基础上增加了特征的姿态属性;4)独特的动态路由算法依据上下层胶囊的相似度进行特征数据的路由。(2)在书写条件相同的情况下,通过对书写时间的控制来达到跟踪采集的效果,经过预处理,校正和分割等步骤,共筛选出104800张手写汉字图片。(3)针对不同粘连程度的汉字手写体文本,本文提出了基于局部投影的方法减少全局投影引起的汉字投影重叠问题。(4)对于汉字笔迹的鉴定,本文采用了三组不同的对比实验,并给出了与其他4种卷积神经网络方法在HWDB数据集和跟踪采集数据集上的对比实验:1)使用多流的卷积神经网络、卷积神经网络和改进的胶囊网络在HWDB数据集上进行鉴定准确率的对比实验,实验结果表明改进后的胶囊网络鉴定准确率为95.82%,高于对比的卷积神经网络方法;2)算法泛化性能实验在跟踪采集数据集上进行,实验结果表明改进后的胶囊网络鉴定准确率下降1.43%,而深度卷积神经网络方法的鉴定准确率平均下降8.52%;3)训练样本敏感度实验中通过逐渐减少训练样本容量的方式实现,实验过程中,当训练样本容量减少到2.82×10~4时,其他四种方法的鉴别准确率均呈现了“瀑布式”的减少,而本文胶囊网络结构的鉴别准确率一直在平缓的降低。
【学位授予单位】:浙江理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41;TP183

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