26、DResNet：用于增强手写字符识别的深度残差网络

DResNet：用于增强手写字符识别的深度残差网络

1. 引言

在当今硬件和软件领域不断涌现前沿新技术的时代，人工智能（AI）的作用愈发关键。AI 运用数学算法解决决策、自动化等复杂问题，从海量数据中提取有价值的信息，成为塑造当下和未来科技格局的重要力量，也是当代研究的核心课题。深度学习作为 AI 的一个分支，能让各种系统从数据中学习、适应并不断改进，而无需进行明确编程。

在数字化时代，利用手写字符识别（HCR）这一深度学习模型来弥合手写表达与计算机处理之间的差距至关重要。HCR 的核心是创建能够识别和转录各种手写风格的智能系统，可应用于历史文档数字化、表单处理自动化等，实现高效的数据管理和在线访问。然而，与印刷文字相比，手写字符因书写风格、笔画模式和上下文的复杂性而面临诸多挑战。

HCR 主要包括三个阶段：
- 预处理 ：专注于清理和增强输入图像，以减少噪声和变异性，常见任务有归一化和降噪。
- 特征提取 ：识别关键特征，如环路、笔画和曲线。
- 分类 ：利用机器学习算法对预处理和特征提取后的数据进行分类。常用的分类器包括支持向量机（SVM）、随机森林、k - 近邻（k - NN）以及基于神经网络的分类器，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。本文使用 ResNet50 分类器，并在训练后对系统进行微调，以实现强大而准确的 HCR 系统。

本文将重点探讨以下三个关键步骤：
- 用恒等层增强 ResNet50。
- 讨论对训练强大的手写字符和数字识别模型至关重要的数据集和预处理技术。