基于FCN-AC-ASPP的手写体去除方法

针对印刷体和手写体分类准确率不够高的问题,本文首先提出了一种印刷体与手写体像素级样本制作方法,并制作了印刷体和手写体数据集。其次提出了一种基于带空洞卷积和空洞空间金字塔池化的全卷积神经网络(FCN-AC-ASPP)模型。经过对FCNAC-ASPP模型的训练和检测,该模型的分类准确率平均交并比(IoU)达到96.10%,优于全卷积神经网络(FCN)、DeeplabV3+、带空洞卷积的全卷积神经网络(FCN-AC)模型。最后对于同时含有印刷体和手写体的新图片,用训练好的FCN-AC-ASPP模型对印刷体和手写体分类,从而把手写体去除。