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1. ： 1007-1423 （ 2017 ） 05-0067-04
DOI ： 10.3969/j.issn.1007-1423.2017.05.016
CNN
400000 ）
，
（
：
OCR
，
。
。
，
CNN
，
，
。
，
。
，
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OCR ； CNN ；
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[4]
1
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OCR
，
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[1]
OCR
。
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[3]
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[2]
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。
，
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CNN [5]
。
。
。 CNN
，
，
，
，
。
，
，
。
，
，
。
，
CNN
，
，
。
，
。
。
。
2017.02
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2. 2
3
CNN
truetype
，
。
，
，
，
。 CNN
，
.NET
，
。
，
， 。
， bmp
。
Bitmap bmp = new Bitmap(width, height);
，
。
，
Graphics g = Graphics.FromImage(bmp);
CNN
，
g.FillRectangle(Brushes.White, new Rectangle() { X = 0, Y
CNN
。
，
= 0, Height = height, Width = width });
，
PointF pos = new PointF() { X = 0, Y = 0};
。
string target=new string(ch,1);
。
1
32x32
，
25
return bmp;
28x28
。
6
。
。
8
6
，
、
，
，
6
，
14×14
、
、
、
、
，
64×64
，
62400
，
。 CNN
，
，
，
，
1 、
。
2 、
7 、
，
。
2 ，
1
2
3 、
8 。
，
2017.02
、
7800
，
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，
、
。
2x2
。
bmp
g.DrawString(target, font, Brushes.Black, pos);//
。
5x5
，
趻
趩
.NET
。
4 、
5 、
6 、
10000
，
50000
。
、
、
、
、
3. 、
、
、
layer {
。
name: "conv1"
，
，
type: "Convolution"
。
bottom: "data"
，
，
，
top: "conv1"
，
convolution_param {
。
，
187200
。
num_output: 32
。
kernel_size: 10x10
，
。
4
CNN
}
5
CNN
Caffe
Caffe ，
C++/CUDA
Python
stride: 2}
。
MATLAB
， CPU
。 Caffe
。
GTX850M
GPU
，
，
，
，
1000
Windows
10
CNN
。
4
6
CNN
CNN
。
，
，
3
。
3 。
4
1000
，
，
。
，
。
。
150000
4 。
2 。
CNN
CUDA7.5
，
。
，
，
。 Caffe
，
10x10
。
180000
60000
。
64x64
32
12GB ，
， 30000
cuDNN
，
，
Caffe 。
，
，
i5-4210
，
，
。
。
2017.02
趽
趩
4. ：
[1]Xing Xiang -hua ， Gu Guo -hua. Method of Quickly Recognizing Vehicle Plate Based on Pattern Matching and Characteristic Dot
Matching. Optoelectronic Technology,2003,23 (4):268-270.
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and Machine Intelligence,2001,23(10):1192-1200.
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， 2002,29 （ S1 ）： 62-65.
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： NEC
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2008.2
[5]Jurgen Schmidhuber. Deep Learning in Neural Networks: An Overview,The Swiss AI Lab IDSIA Istituto Dalle Molle di Studi Sull'In-
telligenza Artificiale University of Lugano & SUPSI Galleria 2, 6928 Manno-Lugano Switzerland 2 July 2014.
：
（ 1987- ），
，
，
： 2016-12-06
，
、
： 2017-02-10
Chinese Text Font Recognition Based on CNN
LIU Zhi-wei
（ College of Computer Science, Sichuan University, Chengdu 610044 ）
Abstract ：
In the traditional OCR character recognition system, the main problem is the recognition of characters. However, due to the development
and application of modern printing technology, the restoration of printed text layout became an important application requirement. It is not
only to recognize the text, but also recognize the text font style. At present, there are few studies on the character recognition of Chinese
characters, and most of them are based on the feature extraction methods, especially on local features and global features. Proposes a
CNN based depth learning method to deal with Chinese character font recognition. Compared with the previous methods, this method has
high recognition rate and high speed, which is suitable for complex application environment, and has good practical application.
Keywords ：
OCR; CNN; Recognition; Font Recognition; Feature Extraction
趭
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2017.02