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龍圖騰網(wǎng)獲悉北京大學(xué)深圳研究生院申請的專利一種手寫漢字識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN116229483B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202310228757.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V30/22；該發(fā)明授權(quán)一種手寫漢字識別方法是由朱躍生;阮潔;翁振宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-03-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種手寫漢字識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供的手寫漢字識別方法，包括以下步驟：步驟S1，給多個(gè)漢字賦予標(biāo)簽，使用標(biāo)簽在同一域中的多個(gè)漢字為樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)以獲得模型參數(shù)，在樣本中隨機(jī)選擇范例，并通過計(jì)算產(chǎn)生多個(gè)原型，其中每個(gè)原型代表深層特征空間中的一個(gè)類，每個(gè)原型通過計(jì)算每個(gè)類的類別中心得到；步驟S2，使用軟知識蒸餾記憶模型參數(shù)；步驟S3，增強(qiáng)原型；步驟S4，利用門控機(jī)制篩選出類別中心附近的增強(qiáng)過的原型；步驟S5，使用新樣本、篩選后的增強(qiáng)原型和范例訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，重復(fù)步驟S1至步驟S4。與傳統(tǒng)的聯(lián)合訓(xùn)練方法相比，本發(fā)明的手寫漢字識別方法能夠使用更少的計(jì)算能力和內(nèi)存空間來獲得更好的結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)一種手寫漢字識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種手寫漢字識別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1，給多個(gè)漢字賦予標(biāo)簽，使用標(biāo)簽在同一域中的多個(gè)所述漢字為樣本訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)以獲得模型參數(shù)，在所述樣本中隨機(jī)選擇范例，并通過計(jì)算產(chǎn)生多個(gè)原型，其中每個(gè)所述原型代表深層特征空間中的一個(gè)類，每個(gè)所述原型通過計(jì)算每個(gè)所述類的類別中心得到； 步驟S2，使用軟知識蒸餾記憶所述模型參數(shù)； 步驟S3，增強(qiáng)所述原型； 步驟S4，利用門控機(jī)制篩選出所述類別中心附近的所述增強(qiáng)過的原型； 步驟S5，使用新樣本、篩選后的增強(qiáng)原型和所述范例訓(xùn)練所述網(wǎng)絡(luò)，重復(fù)步驟S1至步驟S4， 其中，所述軟知識蒸餾采用蓄水池采樣方法，從輸入流中選取個(gè)隨機(jī)樣本，尋求最小化以下目標(biāo): 其中，α是一個(gè)超參數(shù)，用作平衡因子，是從開始到當(dāng)前訓(xùn)練階段的損失值， 在緩沖數(shù)據(jù)點(diǎn)上增加一個(gè)項(xiàng)，最終的目標(biāo)為: 其中x”是蓄水池中存儲的圖像，y”是對應(yīng)的標(biāo)簽，β是平衡因子。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人北京大學(xué)深圳研究生院，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區(qū)西麗街道深圳大學(xué)城北大園區(qū)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。