【摘 要】
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汉字的书写技能作为汉字学习和使用过程中的重要技能之一受到了广大汉字学习者及使用者的关注。然而汉字的识别模型复杂度较高,在实际应用过程中存在设备要求高、模型学习时间长等问题,同时汉字评价在字体美观度的客观因素评价与主观因素评价的权衡等方面存在一定争议。因此,针对这些问题,结合前期对基于力触觉交互设备的对外汉字教学的研究基础,提出了基于CNN的离线手写体汉字的多特性融合识别评价模型。针对模型的研究,主
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汉字的书写技能作为汉字学习和使用过程中的重要技能之一受到了广大汉字学习者及使用者的关注。然而汉字的识别模型复杂度较高,在实际应用过程中存在设备要求高、模型学习时间长等问题,同时汉字评价在字体美观度的客观因素评价与主观因素评价的权衡等方面存在一定争议。因此,针对这些问题,结合前期对基于力触觉交互设备的对外汉字教学的研究基础,提出了基于CNN的离线手写体汉字的多特性融合识别评价模型。针对模型的研究,主要研究内容分为2个部分,分别为多特性融合的识别模型和多特性融合的评价模型,并最终以web应用的形式完成了多特性融合的识别及评价综合模型系统。研究完成的主要工作如下:（1）为验证研究提出方案的有效性,使用CASIA-HWDB数据集并融合通过力触觉交互设备采集的部分样本形成新的数据集进行可行性和有效性的验证;（2）针对多特性融合的识别模型搭建,提出在Le Net-5网络的基本结构基础上融合Goog Le Net的Inception模块和VGG优势特性进行适配性网络搭建形成轻量级的多特性融合的识别网络模型;（3）针对多特性融合的评价模型搭建,在基于识别模型的分类结果的条件下使用改进Le Net-5模型提取CNN特征,并结合样本的结构特征（重心特征、网格特征）完成各类特征的标准区间计算,形成结合神经网络特征和传统结构特征的多特性融合评价模型。同时提出了书写美观度评分的固定比例分配和动态比例分配2种评分方案;（4）综合多特性融合的识别模型和评价模型形成多特性融合的识别评价综合模型,并将识别评价系统以web服务的方式实现,从而完成对待测样本的识别及智能评价。本文的研究最终形成了深度为15的多特性融合识别网络模型,模型大小较VGG16减小了18MB左右,在准确率上达到了96.88%,比改进的VGG14-GAP模型准确率提升了0.57%,比Goog Le Net模型的准确率提升了0.62%。同时形成了多特性融合的评价模型,并验证了提出的对书写美观度的多特性融合的评分比例智能分配评价方案的有效性。
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