一种基于深度学习的盲文转中文方法.pdf
桂香****盟主
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一种基于深度学习的盲文转中文方法.pdf
本发明公开了一种基于深度学习的盲文转中文方法。它具体包括如下步骤:(1)对盲文文本预处理:盲文文本预处理对盲文做编码归一化处理;(2)深度学习算法模型构建:深度学习算法模型学习编码后的文本规律;(3)训练深度学习模型:通过深度学习模型翻译出对应的中文内容;(4)文本纠错:在文本纠错单元对盲文中的错别字进一步纠错。本发明的有益效果是:达到高精准度文本翻译结果。
一种基于深度学习的手写盲文识别方法及系统.pdf
本发明提出一种基于深度学习的手写盲文识别方法和系统,包括采用已标注盲符区域的盲文图像训练语义分割模型进行像素级分割,得到预训练模型;获取训练用手写盲文图像和待识别手写盲文图像,并将训练用手写盲文图像输入预训练模型,得到初步盲符识别结果并进行标注,基于标注数据对预训练模型进行迁移学习,得到新模型;待识别手写盲文图像通过新模型进行识别,对识别结果进行盲方识别,得到方框级的盲符识别结果,将盲符识别结果通过盲文电子化操作转化为电子盲文;根据通用盲文规则,将电子盲文映射为拼音与标点符号,并利用通用盲文的标调规则和简
一种基于深度学习的盲文读物校对方法及系统.pdf
本发明提出一种基于深度学习的盲文读物校对方法,包括:对已知盲文图像进行盲符标注,生成标注图,构建已知数据集;以该已知数据集对深度学习模型进行训练,获得初始识别模型;以盲文读物对应的盲文图像为目标盲文图像,将该目标盲文图像划分为迁移学习图像和校对图像,以该迁移学习图像对该初始识别模型进行迁移学习训练,得到目标识别模型;以该目标识别模型对该校对图像进行识别,获得该校对图像的校对电子盲文;通过该电子盲文和该校对图像对应的原始电子盲文进行对比,以完成对该盲文读物的质检校对。还提出一种基于深度学习的盲文读物校对系统
一种基于深度学习的盲文图像自动识别方法和系统.pdf
本发明提出一种基于深度学习的盲文图像自动识别方法和系统,包括:获取多张盲文点字图像作为训练集,并获取其对应的标注图像,标注图像中每个像素均已标注为对应的盲方类别;以训练集中的盲文点字图像为输入,并以对应的盲方标注图像为标准答案,使用卷积神经网络训练语义分割模型,直到语义分割模型输出的语义分割结果图中每个像素的盲方类别和标准答案之间的差异低于阈值,保持当前语义分割模型作为盲方语义分割模型;将待识别的盲文点字图像输入盲方语义分割模型,得到待识别盲文点字图像的语义分割结果图,作为识别结果,识别结果中每个像素均对
一种基于深度学习的中文文本分类方法.pdf
一种基于深度学习的中文文本分类方法,结合Word2Vec词向量与LDA词向量作为词嵌入以增强文本主题特征;编码阶段将自注意力机制以及RNN网络结合可以实现对文本进行深度语义特征提取的同时保留序列特征。本发明对于输入的一篇中文文本,运用系统模型,能够有效提升文本分类的准确率。本发明融合了Word2Vec词向量与LDA词向量作为词嵌入,并结合了循环神经网络(RNN)以及自注意力机制(Self‑Attention)的特征提取优势,极大程度上改善了文本分类准确率,从而使得人们的信息处理效率进一步提升。