基于Django印刷体维吾尔文识别系统的设计与实现
【摘要】 光学字符识别(opticalcharacterrecognition，OCR)技术在图书数字化、文献管理等诸多领域得到了广泛应用，而相比于已十分成熟的中文、英文印刷体识别系统，小文种(维吾尔文)印刷体识别还有研究空间和实际应用需求。针对传统识别方法特征表示不足等问题，结合日益兴起的深度学习技术，采用Python语言编程，选用经改进的卷积循环神经网络作为识别算法核心，并利用Django设计系统框架。实验表明，印刷体维文识别系统的精度达到95.7%，平均速度达到12.5fps。该系统实现了端到端的维文整词识别。
