基于卷积神经网络与GPU计算的名片文本识别算法研究.pdf

【基于卷积神经网络与GPU计算的名片文本识别算法研究】 本文主要探讨了一种利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和GPU计算技术进行名片文本识别的算法。该算法旨在提高识别精度和效率，以适应现代商务活动中对名片自动化处理的需求。 算法的设计包括收集大量名片图像，进行数据标注，构建大数据样本库。数据标注是关键步骤，通过标记图像中的文本信息，为后续的模型训练提供准确的输入。这一过程有助于确保模型能够理解和识别不同类型的名片布局和字体。 接着，利用卷积神经网络进行模型学习训练。CNN在图像识别任务中表现出色，尤其在处理文本和图像时。通过结合迁移学习技术，可以利用预训练的模型（如VGG、ResNet等）对新的数据集进行微调，从而提高识别效率。数据增强技术，如旋转、缩放、翻转等，用于扩充训练数据集，帮助模型更好地泛化，避免过拟合，提升识别准确度。 在模型训练完成后，文章提到使用软件开发平台Visual Studio实现CNN模型，并结合并行计算开发平台CUDA，将模型代码移植到GPU上运行。GPU的并行计算能力可以显著加速神经网络的计算过程，实现快速的文本识别，尤其在处理大量名片数据时，能够显著提高处理速度。 实验结果显示，该算法在识别准确度上表现优异。与传统的基于商业软件HALCON的方法相比，该算法具有成本低、灵活性高的优势，同时避免了版权问题。与仅基于100张图像训练的CNN模型相比，该算法通过大数据样本库训练，能更好地避免局部最优和欠收敛问题，提高识别准确性。 此外，文中还提到了其他一些研究，如刘军提出的基于机器视觉的社保卡汉字识别和张红霞的复杂背景图像字符识别算法，这些研究为名片文本识别提供了不同的视角和技术参考。 本文提出的算法通过卷积神经网络和GPU计算的结合，为名片文本识别提供了一个高效、准确的解决方案，对于纸质名片向电子名片的转换有着重要的实践意义，尤其是在商务社交活动中，可以有效降低人力成本，提高工作效率。