基于Mask-RCNN的无分割手写数字串识别提升算法性能

本文主要探讨了基于Mask-RCNN的无分割手写数字字符串识别算法，这是一种创新的解决方案来应对当前手写体数字字符串识别领域的挑战。传统方法中，基于过分割的算法往往复杂度高且难以处理较长的4位或以上长度的字符串，同时无分割算法的识别准确率相对较低。作者针对这些问题，引入了Mask-Region Convolutional Neural Network (Mask-RCNN)这一先进的深度学习模型。 Mask-RCNN通过增强其架构中的并行全卷积分割子网络，实现了对粘连手写数字串中单个数字的精确掩模分割和类别分类任务的并行处理。这种设计显著提高了算法的性能，尤其是在处理短至3位、4位和5位字符串时，相比于现有最新算法，识别准确率分别提升了1.2%、0.6%和0.4%。这意味着该算法对于不受字符串长度限制的手写数字串识别具有明显优势，特别适用于实际应用中对精度要求高的场景。 研究者通过NIST SD19数据集（一个常用的手写数字识别数据集）的1到6位数字串图像以及自建的掩模数据集进行训练，验证了算法的有效性。结果显示，Mask-RCNN在保持高效率的同时，还展示了更好的鲁棒性和适应性，对于手写数字字符串的识别具有广阔的潜在应用领域，包括但不限于自动识别设备、光学字符识别系统、文档分析等。 因此，基于Mask-RCNN的无分割手写数字字符串识别算法不仅提高了识别准确率，还简化了处理流程，为未来的手写数字处理技术发展提供了新的研究方向和技术支撑。