抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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が,多数のクラスである手書き中国語テキスト認識は難しい問題であることが知られている。この問題を解決するために,制約のない手書き中国語テキスト認識のための全く新しい枠組みを提案した。フレームワークの中心モジュールは深い知識によって訓練された不均一CNNである。実験結果は,提案した方法が最新の方法(CASIA試験セットへのCRの96.28%対91.39%)よりもはるかに優れた性能を達成できることを示した。さらに,提案した枠組みが一般的であるので,他の時系列問題に適用し,音声認識技術と高速な映像解析のようなことができる。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】