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Edge-SiamNet and Edge-TripleNet: New Deep Learning Models for Handwritten Numeral Recognition Edge-SiamNet et Edge-TripleNet : nouveaux modèles d'apprentissage profond pour la reconnaissance numérique manuscrite

Weiwei JIANG, Le ZHANG

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Résumé:

La reconnaissance de chiffres manuscrits est une tâche classique et importante dans le domaine de la vision par ordinateur. Nous proposons deux nouveaux modèles d'apprentissage profond pour cette tâche, qui combinent la méthode d'extraction de bords et les structures de réseau siamois/triple. Nous évaluons les modèles sur sept ensembles de données numériques manuscrites et les résultats démontrent à la fois la simplicité et l'efficacité de nos modèles, par rapport aux méthodes de base.

Publication
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.3 pp.720-723
Date de publication
2020/03/01
Publicisé
2019/12/09
ISSN en ligne
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2019EDL8199
Type de manuscrit
LETTER
Catégories
Reconnaissance d'images, vision par ordinateur

Auteurs

Weiwei JIANG
  Tsinghua University
Le ZHANG
  Hubei University

Mots-clés

Table des matières