基于小规模手写体汉字数据集的数据增强方法

摘要：

针对深度卷积生成对抗网络(DCGAN)在小规模手写体汉字数据集下生成数据重复多样、分类效果较差的问题,提出结合传统数据增强方法的结合式生成方法X-DCGAN.该方法通过预增强模块给予神经网络部分更充足多样的训练数据,减少因网络过拟合与训练不充分而出现的样本重复率高、学习效果较差的状况.实验结果表明,本文方法生成的样本数据较单一方法在样本多样性方面显著提高,生成数据进行分类测试时获得的平均识别率较DCGAN方法提升了9.67％.X-DCGAN充分发挥了传统数据增强方法和生成式方法各自的优势,能够更加有效地解决小规模数据集的扩展与增强问题.

关键词：数据增强、深度卷积生成对抗网络、手写体汉字识别、图像处理

所属期刊栏目：48

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：58-65