蒙古文连续整句脱机手写体识别数据库与应用OA

基于图像的蒙古文手写体识别在蒙古文信息化及计算机视觉领域内是一项具有挑战性的工作。目前公开可用的蒙古文手写体数据库比较短缺,尤其是整句连续书写形式的。该文公开了一个蒙古文连续整句脱机手写数据库,并用基于深度学习理论的一种端到端训练模型验证了数据库的可用性。该文主要工作有:(1)建立了一个公开可用的蒙古文连续书写的大词汇量文本脱机手写体数据库;(2)应用了经典卷积神经网络(CNN)+双向长短时记忆(BiLSTM)网络+连接时序分类器(CTC)的深度学习模型训练识别不定长蒙古文脱机手写体文本序列,评估了模型的性能;(3)实现了基于Client/Server架构的蒙古文脱机手写体文本识别系统。