模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2019, Vol. 32 Issue (2): 169-176    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201902009
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基于CapsNet的汉字字形表征模型
谢海闻1, 叶东毅1, 陈昭炯1
1.福州大学 数学与计算机科学学院 福州 350108
CapsNet-Based Chinese Character Font Representation Model
XIE Haiwen1, YE Dongyi1, CHEN Zhaojiong1
1.College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350108

全文: PDF (913 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出基于胶囊神经网络(CapsNet)的汉字字形表征模型,通过表征汉字字形中的部件实现汉字字形的表征.首先,对任一汉字字形生成所有部件类别的表征向量.然后,根据部件存在概率,利用基于欧氏距离的离群点检测,选取相应的部件表征向量.最后,由选出的部件表征向量组成该汉字的字形表征.实验表明,文中模型在仅经过部件字形训练的情况下,即可有效识别汉字部件,同时自动生成汉字字形的有效表征.
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作者相关文章
谢海闻
叶东毅
陈昭炯
关键词 汉字字形胶囊神经网络(CapsNet)表征模型部件识别汉字字形重构    
Abstract:A CapsNet-based Chinese character font representation model is proposed to represent Chinese character font by the representation of components. Firstly, representative vectors of all categories are generated by the model. Then, a group of component representative vectors are selected by the Euclidean-distance-based outlier detection according to component probabilities. Finally, these vectors are utilized to form the Chinese character font representations. The experimental results show that the proposed model, merely trained on component fonts, is capable of identifying components of Chinese characters and automatically generating effective representation of Chinese characters.
Key wordsChinese Character Font    Capsule Network(CapsNet)    Representation Model    Component Identification    Chinese Character Font Reconstruction   
收稿日期: 2018-05-23     
ZTFLH: TP 391.41  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61672158)、福建省自然科学基金项目(No.2018J1798)、福建省高校产学合作项目(No.2018H6010)资助
作者简介: 谢海闻,硕士研究生,主要研究方向为图像处理.E-mail:heavenxie@yeah.net. 叶东毅(通讯作者),博士,教授,主要研究方向为计算智能、数据挖掘.E-mail:yiedy@fzu.edu.cn. 陈昭炯,硕士,教授,主要研究方向为智能图像处理、计算智能.E-mail:chenzj@fzu.edu.cn.
引用本文:   
谢海闻, 叶东毅, 陈昭炯. 基于CapsNet的汉字字形表征模型[J]. 模式识别与人工智能, 2019, 32(2): 169-176. XIE Haiwen, YE Dongyi, CHEN Zhaojiong. CapsNet-Based Chinese Character Font Representation Model. , 2019, 32(2): 169-176.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201902009      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2019/V32/I2/169
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