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Recognition Effects of Deep Convolutional Neural Network on Smudged Handwritten Digits
Zhe Xu, Yusuke Terada, Dongbao Jia, Zonghui Cai,
Shangce Gao
工学科 知能情報工学コース
研究成果
:
書籍の章/レポート/会議録
›
会議への寄与
›
査読
1
被引用数 (Scopus)
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「Recognition Effects of Deep Convolutional Neural Network on Smudged Handwritten Digits」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Keyphrases
Code Recognition
50%
Convolution Operation
50%
Convolutional Neural Network
100%
Deep Convolutional Neural Network (deep CNN)
100%
Deep Learning Methods
50%
Gaussian Noise
50%
Handwritten Digits
100%
Image Processing
50%
Image Understanding
50%
Max Pooling
50%
MNIST
50%
Perceptron
50%
Real Application
50%
Recognition Accuracy
50%
Recognition Effect
100%
Result-oriented
50%
Salt-and-pepper Noise
50%
Three-layered
50%
Zip Code
50%
Computer Science
Convolutional Neural Network
100%
Deep Learning Method
25%
Experimental Result
25%
Extracted Feature
25%
Gaussian White Noise
25%
handwritten digit
100%
Image Processing
25%
Image Understanding
25%
Learning Approach
25%
Real Application
25%
Recognition Accuracy
25%
Engineering
Convolutional Neural Network
100%
Deep Learning Method
25%
Experimental Result
25%
Extracted Feature
25%
Gaussian White Noise
25%
Image Processing
25%
Image Understanding
25%
Learning Approach
25%
Max
25%
Pepper Noise
25%
Perceptron
25%
Real Application
25%
Recognition Accuracy
25%
Earth and Planetary Sciences
Image Processing
100%
Random Noise
100%
Self Organizing Systems
100%
Biochemistry, Genetics and Molecular Biology
Gaussian Distribution
100%
Perceptron
100%