基于深度学习技术的库尔德手写字符识别

手写字符识别是图像处理与模式识别领域中一个活跃且具有挑战性的研究方向。其应用广泛，包括为视障人士提供阅读辅助、银行支票的自动读取与处理、使手写文档可被检索，以及将手写内容转换为结构化文本等。目前，针对英语、中文、阿拉伯语、波斯语等多种语言的手写识别系统已实现较高的识别准确率。然而，目前尚无成熟的离线库尔德语手写字符识别系统。本文致力于设计并开发一种基于深度学习技术的模型，以实现对库尔德语（索拉尼语）字母的手写字符识别。库尔德语（索拉尼）共有34个字符，主要采用基于阿拉伯语/波斯语的书写系统，并对字母进行了部分修改。本研究采用深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN）模型，该模型在各类手写识别系统中表现出卓越性能。同时，研究构建了一个全面的手写库尔德语字符数据集，包含超过4万张手写字符图像。该数据集被用于训练深度卷积神经网络模型，以完成字符分类与识别任务。实验结果表明，所提出的系统达到了令人满意的识别水平：测试准确率达到96%，训练准确率高达97%。从实验结果可以看出，所提出的深度学习模型表现优异，其性能可与其它语言手写识别系统的同类模型相媲美。