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一种基于抗干扰卷积神经网络的手写数字识别系统及方法

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专利号 2022111962495 专利名称 一种基于抗干扰卷积神经网络的手写数字识别系统及方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06V 30/244 (2022.01),G06V 10/82 (2022.01),G06N 3/045 (2023.01),G06N 3/0464 (2023.01),G06N 3/08 (2023.01)
申请人 中南民族大学 申请地址 湖北省武汉市洪山路民族大道182号
发明人 孟博,麻斌豪,王德军,王俊 申请日期 2022-09-29
下证状态 已下证 更新时间 2026-08-26 15:44:02
专利摘要 本发明提出了一种基于抗干扰卷积神经网络的手写数字识别系统及方法。手写文字收集系统获取由不同的用户手写的手写数字图像和真实数字标签。构建干扰手写数字图像生成式对抗网络,将手写数字图像通过干扰手写数字图像生成式对抗网络,预测得到手写数字图像的加噪后弱点特征图像的预测标签,结合真实数字标签构建损失函数模型,通过RMSprop优化器优化网络,得到优化后网络;通过手写文字收集系统采集手写数字图像输出至上位机,得到实时手写数字图像的预测标签。本发明利用生成对抗网络使用一种特别的逆映射生成干扰图像,对标签卷积神经网络进行弱点训练,能识别字迹潦草、有污点的手写数字图像,提升了手写数字识别系统的手写数字识别精度。

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专利证书原件
身份证
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