眼控人工智能研究院论文入选ICDAR 2019( 二 )_

1.大多数汉字有相似的结构和共同的偏旁部首,难以区分;

2.手写字符由于书写潦草导致难以有效辨认。

针对于此,眼控AI研究院提出一种新的损失函数,由模板损失和实例损失组成。模板损失用于处理结构问题,放大不同汉字结构上的差异,实例损失可以很好地抑制书写潦草带来的混淆问题。此外,专家团队还设计了一个新的汉字识别网络,训练的模型在识别率上达到行业最高水平。

论文链接(请复制至浏览器查看):

https://arxiv.org/abs/1910.05545

(入选论文)

眼控AI研究院论文“Template-Instance Loss for OfflineHandwritten Chinese Character Recognition”的提出对中文手写识别处理行业的发展起到巨大推动作用。其意义不仅仅在于提出一种新颖的损失函数用于汉字手写识别,同样可以应用到其他各种识别网络中去;而且模型识别率达到了行业最高水平,提高了整体行业标准;解决了文字识别中最难的中文手写识别问题,具有很大的现实应用价值。