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Pytorch 达成中文手写汉字识别。

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简介:
该项目专注于汉字识别,并利用PyTorch构建了中文手写汉字识别环境,运行于Ubuntu 16.04,使用Python 3.5.2和PyTorch 1.0.1。为了高效处理数据,数据集被划分为训练和测试文件夹,并在每个文件夹内,同类型的图像被组织到对应的子文件夹中,并通过整数进行标记。具体而言,本项目采用了来自 的数据集。用户可以通过以下方式获取该数据集: `wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1trn_gnt.zip` 和 `wget http://www.nlpr.ia.ac.cn/databases/download/feature_data/HWDB1.1tst_gnt.zip`。总共有3755个不同的汉字类别。为了更好地管理和处理这个庞大的数据集,我们利用来自的python程序进行了相应的处理。此外,该博客还采用TensorFlow实现了该数据集的利用。

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客服
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  • Pytorch 实现
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    本项目采用PyTorch框架实现了一种高效的中文手写汉字识别系统,通过深度学习技术对大量手写汉字数据进行训练,旨在提高识别准确率和效率。 在Ubuntu 16.04系统上使用Python 3.5.2 和 PyTorch 1.0.1 实现汉字识别项目,并利用GPU进行训练。数据集被分为训练和测试两个文件夹,每个文件夹内根据类别创建相应的子目录,并用整数标记图像。 此项目采用的数据集可以从相关数据库下载页面获取,具体为HWDB1.1trn_gnt.zip 和 HWDB1.1tst_gnt.zip 文件。整个数据集中共有3755个不同的汉字类。为了处理该数据集,我们使用了特定的Python脚本程序。 该项目同样可以参考TensorFlow实现的方法进行开发和实验。
  • PyTorch CNN(HWDB数据集).zip
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    本资源提供基于PyTorch框架的手写汉字识别模型构建教程及代码示例,采用CNN深度学习算法,并使用HWDB数据集进行训练与测试。 【项目说明】 1. 该项目为团队成员近期最新开发成果,包含完整的代码及详尽的资料文档。 2. 上载的源码经过严格测试,功能完善且可正常运行,请放心下载使用! 3. 本项目适用于计算机相关专业(包括但不限于人工智能、通信工程、自动化、电子信息和物联网等)的学生、教师以及科研工作者。无论是作为毕业设计、课程作业还是初期项目的演示均可参考借鉴,同时也适合编程新手学习进阶。 4. 对于有一定基础的用户来说,在现有代码基础上进行修改以实现其他功能是完全可行的,并且可以直接用于学术项目或实际工作中。 5. 若在配置和运行过程中遇到问题,可寻求远程指导帮助解决。 6. 欢迎下载并交流使用经验,共同学习进步!
  • PyTorch
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    本项目使用PyTorch框架训练神经网络模型,旨在准确分类和识别MNIST数据集中的手写数字,展示深度学习在图像处理领域的应用。 Pytorch成功识别手写数字。
  • 优质
    汉字手写识别技术是一种人工智能应用,能够准确快速地将用户手写的汉字转化为电子文本。这项技术广泛应用于智能手机、平板电脑以及各类教育软件中,极大地提高了输入效率和学习体验。 这是一款很好用的手写汉字识别工具,其识别率较高但需要书写尽量端正。需要注意的是,这款软件是由个人开发的,在性能上可能不及大公司专业团队编写的程序,如QQ或搜狗等产品。我们先不羡慕这些成熟的产品,来看看这个简单的手写汉字识别工具吧。
  • 优质
    汉字手写识别技术能够精准地将人的手写输入转化为计算机可读的文字信息,广泛应用于教育、办公及移动设备中,极大地方便了人们的书写和交流。 手写汉字识别是一种计算机视觉技术,它结合了图像处理、模式识别及机器学习等多个领域的知识,在现代科技领域得到广泛应用,如移动设备、智能办公系统、在线教育平台以及虚拟助手等场景中,用户可通过手写输入与这些设备进行互动,显著提升了日常生活的便捷性。 首先,在获取和预处理阶段,通过摄像头或压力感应屏幕捕捉到的手写图像需要经过一系列的初步加工。这包括去除噪声点以确保图像清晰度、将灰阶图转换为二值化黑白图像以便于后续分析以及矫正笔迹倾斜或扭曲的问题,从而保证汉字在识别时处于正确的位置。 第二步是特征提取阶段,在此过程中利用轮廓检测、连通成分分析及霍夫变换等技术来捕捉并描述汉字的结构特性。现代方法中,深度学习中的卷积神经网络(CNN)因其强大的自动特征抽取能力而被广泛应用,并显著提升了手写识别精度。 接下来是模型训练环节,这一步骤通常采用监督学习的方式进行,需要大量标注好的样本数据集作为训练输入材料。常用的算法包括支持向量机、决策树和随机森林等传统机器学习方法以及近年来流行的深度神经网络(DNN)、循环神经网络(RNN)及其变种长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU),这些技术共同推动了手写识别系统的发展。 分类与识别阶段是基于已训练好的模型对手写汉字进行精确归类并确认其具体字符。在此环节中,多类别问题通常通过softmax函数来解决,它能够为每个可能的分类计算概率值,并选择最高概率对应的选项作为最终结果输出。 最后,在实际的手写识别系统开发过程中,除了核心的技术实现外还需要考虑用户界面设计、错误纠正机制以及自适应学习功能等关键因素以进一步提升系统的用户体验和性能表现。此外,手写汉字识别技术的应用范围不仅局限于中文字符的辨识工作当中,同样适用于数字与字母的快速录入场景中,在智能手机的手写输入法、在线教育平台自动评分系统乃至银行、邮政服务等行业中的自动化表单处理等方面均展现出巨大潜力。 综上所述,通过不断优化和完善图像处理、模式识别和机器学习技术相结合的方法,手写汉字识别已能够实现对复杂手写数据的高效且准确地解析与转化,在丰富人机交互方式的同时也极大提高了工作效率。
  • 的源程序与
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    本项目聚焦于开发高效的手写汉字识别系统,涵盖源代码编写及汉字特征提取技术研究,旨在提升机器对手写文字的理解能力。 这是我看过的一个手写汉字识别的程序,感觉还不错,但有些地方不太懂。希望能与正在学习这方面的人交流一下。
  • WPF实现的
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    本项目探索了在WPF环境下开发手写汉字识别系统的技术路径,结合机器学习算法与图形界面设计,旨在提升用户体验和系统的准确度。 在IT领域尤其是Windows Presentation Foundation (WPF)的开发过程中,手写识别技术是一个关键的功能点,它允许用户通过书写输入方式与应用程序进行交互操作。本段落将深入探讨如何利用C#编程语言,在WPF环境中实现对汉字的手写识别功能。 作为.NET Framework的一部分,WPF为构建丰富且互动性极强的应用程序提供了强大的支持工具。手写识别是其中的一项高级特性,尤其适用于那些需要自然输入方式的支持应用,例如教育软件、笔记应用程序或签名验证系统等场景。 在C#中实现这一技术时,我们需要借助Windows Ink组件来处理用户的手写数据转换为文本的过程。该组件包括了用于将书写图形转化为文字的识别引擎,并且可以与WPF中的InkCanvas控件结合使用以捕获用户的触笔输入信息。 以下是实施手写识别功能的基本步骤: 1. **创建InkCanvas**:在XAML文件中添加一个名为inkCanvas的InkCanvas元素,用于捕捉用户的手写字迹。 ```xml ``` 2. **配置InkPresenter**:通过设置其InputDeviceTypes属性确保该控件接受触笔输入方式。例如: ```csharp inkCanvas.InkPresenter.InputDeviceTypes = CoreInputDeviceTypes.Pen; ``` 3. **处理手写事件**:为StrokeCollected事件添加监听器,以便在用户进行书写时获取相关数据。 ```csharp inkCanvas.StrokeCollected += InkCanvasStrokeCollected; ``` 4. **识别墨迹**:在上述事件的处理器方法中调用InkRecognitionResult对象,并使用其RecognizeAsync()函数来进行手写内容的转换与识别过程。 ```csharp private async void InkCanvasStrokeCollected(object sender, InkStrokeCollectedEventArgs e) { var result = await inkCanvas.InkRecognizerContainer.RecognizeAsync(e.Stroke.Strokes, RecognitionTarget.All); foreach (var r in result.RecognitionResults) { // 处理识别结果,例如输出识别的汉字 } } ``` 5. **处理识别后的信息**:根据需要解析这些候选词,并选择最合适的选项或让用户进行手动选择。 这个项目似乎是一个基于WPF和C#的手写识别应用案例研究。它使用了Windows Ink组件来实现对中文字符的有效识别,通过理解并分析相关的源代码文件结构,开发者可以进一步优化这一应用程序的性能与用户体验。
  • PyTorchMNIST.zip
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    本资源提供使用PyTorch框架实现的手写数字识别模型代码与示例数据集,基于经典的MNIST数据库。适合深度学习初学者快速上手图像分类任务。 手写体识别数据用于PyTorch版本1.31的代码在博客中有详细介绍,有问题欢迎留言讨论。Python版本为3.74,开发软件使用的是PyCharm。
  • PyTorch的代码
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    本项目使用PyTorch实现了一个简单的手写数字识别模型。通过训练卷积神经网络,能够对手写数字进行准确分类,适用于图像识别基础学习与实践。 使用PyTorch实现的对MNIST数据集进行分类的模型。
  • chinese_test.zip_资料包
    优质
    Chinese Test.zip 手写汉字识别资料包包含了用于训练和测试模型的手写汉字数据集、标注信息及评估方法,助力研究者开发高效的汉字识别技术。 在IT领域内,手写汉字识别是一项关键技术,它结合了计算机视觉、模式识别以及深度学习等多个领域的知识。“chinese_test.zip”这个压缩包文件显然包含了用于训练及测试手写汉字识别系统的相关资源,并且利用了Deep Convolutional Network(DCN)这一强大的机器学习模型。 理解什么是手写汉字识别至关重要。这项技术旨在使计算机能够识别人类书写的文字,从而实现自动化处理和分析,在自动文档处理、电子签名验证以及教育应用等领域具有重要意义。此数据集可能包含大量手写汉字样本,并被划分为训练集与测试集以评估模型性能。 提到MNIST,这是一个广泛用于手写数字识别的数据集,常用来检验不同的图像识别算法的有效性。它包括60,000个训练样本和10,000个测试样本,每个都是28x28像素的灰度图像。尽管本项目处理的是汉字而非数字,但MNIST的数据结构与预处理方法可以作为构建手写汉字识别系统的基础。 深度卷积网络(DCN)是执行此任务的关键技术之一。作为一种人工神经网络,它特别适合于处理图像数据,并能学习到其中的空间和层次特征,在手写汉字识别中,DCN能够逐层提取边缘、形状及纹理等特性,逐步构建对文字的抽象表示。常见的架构如LeNet、AlexNet、VGG以及ResNet可能被采用或修改来适应汉字的独特挑战。 在“chinese_test.py”这个Python脚本里,我们可能会看到数据加载与预处理的部分(包括图像归一化和大小调整)、模型定义部分(构建DCN结构)、训练过程(选择损失函数及优化器设定、进行训练与验证循环)以及最终的评估与保存。 此项目涉及深度学习技术的应用、卷积神经网络的设计,特别是针对汉字识别所面临的多样性和复杂性挑战。通过开发和改进DCN模型,开发者旨在创建一个能够准确识别各种手写文字的系统。这不仅需要编程技能的支持,还需要对机器学习及图像处理有深入的理解。完成这样的项目有助于推动自然语言处理与计算机视觉技术的进步,并为日常生活中的多种应用场景提供更智能的解决方案。