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检索条件"主题词=Modified part capsule auto-encoder"

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详细简洁

排序：

Structural Recognition of Handwritten Chinese Characters Using a modified part capsule auto-encoder 3rd

Structural Recognition of Handwritten Chinese Characters Usi...

引用

3rd CAAI International Conference on Artificial Intelligence (CICAI)

作者： Wu, Xin-Jian Ao, Xiang Zhang, Rui-Song Liu, Cheng-Lin Chinese Acad Sci State Key Lab Multimodal Artificial Intelligence Inst Automat Beijing 100190 Peoples R China Univ Chinese Acad Sci Sch Artificial Intelligence Beijing 100049 Peoples R China

ISBN: (纸本)9789819988495;9789819988501

Handwritten Chinese character recognition has achieved high accuracy using deep neural networks (DNNs), but the structural recognition (which offers structural interpretation, e.g., stroke and radical composition) is still a challenge. Existing DNNs treat character image as a whole and perform classification end-to-end without perception of the structure. They need a large amount of training samples to guarantee high generalization accuracy. In this paper, we propose a method for structural recognition of handwritten Chinese characters based on a modified part capsule auto-encoder (PCAE), which explicitly considers the hierarchical part-whole relationship of characters, and leverages extracted structural information for character recognition. Our PCAE is improved based on stacked capsule auto-encoder (SCAE) so as to better extract strokes and perform classification. By themodified PCAE, the character image is firstly decomposed into primitives (stroke segments), with their shape and pose information decoupled. The transformed primitives are aggregated into higherlevel parts (strokes) guided by prior knowledge extracted from writing rules. This process enhances interpretability and improves the discrimination ability of features. Experimental results on a large dataset demonstrate the effectiveness of our method in both Chinese character recognition and stroke extraction tasks.

关键词： Handwritten Chinese character recognition Structural recognition part-whole hierarchical relationship Self-supervised learning modified part capsule auto-encoder

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