文章目录 一、论文摘要二、论文的国内外现状传统方法流程： 三、论文算法模型模型概述：模型细节： 四、论文实验结果五、论文创新点六、论文链接 一、论文摘要 本文提出一种名为Stroke Sequence-dependent Deep Convolutional Neural Network(SSDCNN)的模型，模型将Stroke sequence information 和八

一.文献名字和作者     Atrainable feature extractor for handwritten digit recognition，Fabien Lauer, ChingY. Suen, Gérard Bloch     二.阅读时间     2014年10月28日 三.文献的贡献点     这篇文章主要介绍了使用改进的CNN结构作

摘要：现有的手写体汉字研究主要是基于识别网络，旨在解决汉字结构复杂、数量众多的特点。在本文中，我们从纠错的角度来研究汉字，即诊断手写字符的对错，并在错误分析中提供反馈。对于这个手写汉字纠错任务，我们首次通过统一评估指标和数据分割来定义基准。我们设计了一个包括分解、判断和校正阶段的诊断系统。具体而言，基于将汉字建模为树状布局，提出了一种新的树状结构分析网络（TAN），该网络主要由基于CNN的编码器和