基于卷积神经网络的文字识别优化方法研究

作者：王雪冰,姜道义,张海洋

摘要：随着计算机的飞速发展,人工智能算力进一步提升,特别是神经网络芯片这种突破性科技的提出,使人工智能应用日益广泛。文字是普遍存在的元素,文字识别以卷积神经网络为基础,借助热门编程语言Python,结合机器学习编程工具tensorflow探索提高文字识别的成功率。研究表明,文字识别的准确率随神经网络层数的增加而增加,但超过9层后,对识别准确率的增加将不再有明显的帮助,另外文字提取的准确率也将直接影响识别准确率。

发文机构：中国石油大学胜利学院基础科学学院

关键词：文字识别机器学习PYTHON

分类号： TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程][自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]