计算机软件及计算机应用 中国语言文字 外国语言文字 一种改进IE-AlexNet的少数民族文字图像识别方法 标题: 一种改进IE-AlexNet的少数民族文字图像识别方法作者: 杨秀璋,周既松,武帅,陈登建,刘建义第一作者: 杨秀璋机构: 贵州财经大学信息学院,涟水县财政局,贵州高速公路集团有限公司期刊: 计算机时代发表日期: 2022-11-09论文摘要: 提出一种融合自适应图像增强的IE-AlexNet少数民族文字图像识别方法。以阿拉伯文字为例，计算各场景的图像噪声阈值，利用六种方法实现图像增强，然后构建一种改进AlexNet的神经网络模型，实现阿拉伯文字识别。实验结果表明，所提方法能有效检测复杂环境下的少数民族文字，其F1值为0.9559，准确率为0.9553，均优于其他模型。同时，对比实验突显图像增强的有效性，具有一定应用价值。关键词: 图像识别; 少数民族文字; 数字人文; 深度学习DOI阅读链接: 10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2022.11.004
