基于卷积神经网络的自然场景中数字识别.pdf

2024-10-16

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基于卷积神经网络的自然场景中数字识别.docx

基于卷积神经网络的自然场景中数字识别数字识别在当今的计算机视觉领域中一直是一个重要的研究方向。从最早的手写体数字识别到现在的自然场景中数字识别，这项技术的应用场景越来越广泛，涉及到无人驾驶、智能交通、金融、医疗等多个领域。针对自然场景中数字识别，近年来卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）作为一种强大的模型，在提高数字识别准确率上取得了很大的成功。本文主要介绍基于卷积神经网络的自然场景中数字识别的研究现状，探讨目前存在的问题，并提出一些解决方法和未来的发展方向。1.自

2024-11-02

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基于卷积神经网络的场景文本定位与识别算法.docx

基于卷积神经网络的场景文本定位与识别算法基于卷积神经网络的场景文本定位与识别算法摘要：场景文本定位与识别算法是计算机视觉领域中一个重要的研究方向。随着深度学习的快速发展，基于卷积神经网络（CNN）的文本定位与识别算法取得了显著的进展。本文针对场景文本定位与识别问题，提出了一种基于CNN的算法，通过提取图像中的文本区域并进行分类识别，实现了准确的文本定位和识别。关键词：场景文本定位；场景文本识别；卷积神经网络一、引言场景文本的定位和识别在计算机视觉和文本识别领域具有广泛的应用价值。然而，由于场景文本具有复杂

2024-10-23

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基于卷积神经网络的手写数字识别算法.pdf

2024-06-12

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基于卷积神经网络的手写数字识别算法.docx

基于卷积神经网络的手写数字识别算法基于卷积神经网络的手写数字识别算法摘要：手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要任务。随着卷积神经网络（CNN）的发展，其在图像识别任务中取得了显著的成果。本文介绍了基于卷积神经网络的手写数字识别算法，并对其进行了详细的分析和评估。实验证明，该算法在MNIST数据集上具有较高的准确率和鲁棒性。关键词：卷积神经网络；手写数字识别；MNIST数据集；准确率；鲁棒性1.引言手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要任务，其在许多应用中具有广泛的应用，如邮件识别、数码相机识别等。随

2024-10-23

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