基于卷积神经网络的印刷体数字识别文献综述

印刷体数字识别作为光学字符识别(OCR)的一个重要分支，在票据自动化、智能交通、文档数字化等领域有着广泛应用。

近年来，随着深度学习的兴起，卷积神经网络(CNN)以其强大的特征提取能力和优异的识别性能，成为了印刷体数字识别的主流方法。

本文首先介绍了印刷体数字识别和卷积神经网络的基本概念，并回顾了印刷体数字识别的发展历程。

然后，重点阐述了基于卷积神经网络的印刷体数字识别的主要研究方法，包括经典的网络结构如LeNet-5、AlexNet，以及近年来涌现的改进模型，如基于残差网络、注意力机制、多尺度特征融合等的改进方法。

此外，本文还分析了不同方法的优缺点和适用场景。

最后，总结了当前研究中存在的挑战，并展望了未来的发展方向。

关键词：印刷体数字识别；卷积神经网络；深度学习；光学字符识别；模式识别

1.1印刷体数字识别
印刷体数字识别是指利用计算机自动识别图像中的印刷体数字字符，将其转换为可编辑的文本信息。

作为光学字符识别(OCR)的一个重要分支，印刷体数字识别在许多领域都有着广泛应用，例如：
票据自动化：自动识别银行支票、发票等票据上的数字信息，提高处理效率。

智能交通：识别车牌号码、交通标志等，用于交通监控和管理。