卷積神經網路應用於中文字手寫風格辨識

Translated title of the thesis: Convolution Neural Network Applied to Chinese Handwriting Style Recognition
  • 李 兆健

Student thesis: Master's Thesis

Abstract

近幾年電腦視覺在應用上的成效十分豐碩,有部分原因要歸?於類神經網路演算法的改善,尤其是卷積神經網路(Convolutional Neural Network CNN)的出現,更是大幅改善辨識的成?率,Yann LeCun提出的LeNet[1]搭配MNIST手寫數字資料庫的辨識,更成為學習類神經網路新手們的經典案例。 本次研究將卷積神經網路應用在中文手寫風格的辨識,中文手寫字的辨識日趨完善,在手機裡也時常在使用,即使寫出很潦草的字,也能有相當高的機率辨識出來。但是否可以將各個中文字更往上抽象化,變成判斷是否出自同一人之手的手寫風格。 本論文使用卷積神經網路來辨識各種手寫風格,在收集不同人的手寫之風格後,判斷哪些風格的字是由同一人或不同人撰寫出來,這對用於數位簽章或刑事、民事上的字跡鑑定有著很大的幫助,除此之外,還提出一種多分類器投票的方式以增加辨識率,在訓練的速度上也加快?多,實驗結果顯示,卷積神經網路確實可以分辨不同人的手寫風格,其辨識率也因提出的多分類器投票方式達到提升,類別種類越多,效果越好。本研究蒐集到7種不同手寫風格的中文字,辨識率有91%。
Date of Award2017 Aug 14
Original languageChinese
SupervisorMing-Shi Wang (Supervisor)

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卷積神經網路應用於中文字手寫風格辨識
兆健, 李. (Author). 2017 Aug 14

Student thesis: Master's Thesis