基于卷积神经网络的东巴文字图像分类研究

计算机仿真页数： 6 2025-10-15

摘要：针对传统特征提取和分类算法复杂度高、泛化能力差等问题，提出使用卷积神经网络(CNN)对东巴象形文字图像进行特征提取和自动分类。首先，对采集的图像做手动文字分割，并进行归一化、灰度化、滤波去噪、二值化等预处理；其次，对分割的文字图像根据文字形状特征分成18个类别，并进行手动标注；然后，采用卷积神经网络训练分类模型，并用测试样本进行测试。共采集70000个数据样本，按7:2:1的比... （共6页）

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