BanglaNet:使用卷积神经网络集成的孟加拉手写字符识别

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内容提要

本文提出了一种基于CNN-BiLSTM系统的英文手写体识别解决方案,通过在公共IAM数据集上评估发现,采用CTC层的CNN-BiLSTM网络能够达到较低的错误率。同时,通过旋转和平移变换的测试时间增强方式,可以提高难识别情况下的识别率。此外,还对IAM数据集上的误差进行了分析,并提供了源代码以促进进一步的研究。

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