基于注意力多分支卷积和Transformer的手写文本识别

文档名：基于注意力多分支卷积和Transformer的手写文本识别
摘要：手写体识别技术作为自动阅卷的关键一环受到广泛研究.针对中文手写文本字迹复杂的问题,提出一种文本定位和识别的手写汉字文本识别方法.在文本定位信息中使用透视变化纠正倾斜的文本,特征提取阶段使用注意力多分支卷积层提取文本图像关键区域特征以及多尺度特征融合,语义提取阶段通过时间卷积网络和Transformer编码器构建序列信息和建模上下文语义信息,最后以链接时序分类函数,实现序列特征和字符序列标签对齐.所提方法在公开数据集CASIA-HWDB上进行实验,结果表明,注意力分支卷积层和语义提取层有效提升算法性能,证明所提方法的可行性.

作者：郑晓旭  舒珊珊  文成玉Author：ZHENGXiaoxu  SHUShanshan  WENChengyu
作者单位：成都信息工程大学通信工程学院,四川成都610225
刊名：成都信息工程大学学报
Journal：JournalofChengduUniversityOfInformationTechnology
年，卷(期)：2023, 38(6)
分类号：TP391
关键词：手写文本识别  Transformer  注意力机制  链接时序分类  
Keywords：handwritingtextrecognition  Transformer  attentionmechanism  connectionisttemporalclassification  
机标分类号：TP391.41TN911.7O156.4
在线出版日期：2023年11月27日
基金项目：基于注意力多分支卷积和Transformer的手写文本识别[
期刊论文]  成都信息工程大学学报--2023, 38(6)郑晓旭  舒珊珊  文成玉手写体识别技术作为自动阅卷的关键一环受到广泛研究.针对中文手写文本字迹复杂的问题,提出一种文本定位和识别的手写汉字文本识别方法.在文本定位信息中使用透视变化纠正倾斜的文本,特征提取阶段使用注意力多分支卷积层...参考文献和引证文献
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2024-12-14 11:24 上传 基于注意力多分支卷积和Transformer的手写文本识别.pdf

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