摘要
印刷体数字识别作为光学字符识别(OCR)的重要分支，在票据自动化、邮政分拣、车牌识别等领域应用广泛。
近年来，随着深度学习技术的兴起，卷积神经网络(CNN)以其强大的特征提取能力和泛化性能，逐渐成为印刷体数字识别领域的主流方法。
本文首先介绍了印刷体数字识别的研究背景和意义，以及卷积神经网络的基本概念和发展历程。
然后，对基于卷积神经网络的印刷体数字识别方法进行了综述，分析了不同网络结构、训练策略和优化方法的特点及优缺点。
此外，本文还总结了常用的印刷体数字识别数据集和性能评估指标。
最后，探讨了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：印刷体数字识别；卷积神经网络；深度学习；光学字符识别；模式识别
印刷体数字识别是指利用计算机自动识别图像中的印刷体数字，是光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)技术的重要分支[1]。
印刷体数字识别技术在许多领域都有着广泛的应用，例如车牌识别[2],邮政编码识别[3],金融票据识别[4]等。
传统的印刷体数字识别方法主要依赖于人工设计特征，例如方向梯度直方图(HOG)[5]、局部二值模式(LBP)[6]等。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
