基于A-CapsNet的西夏文字识别研究

来源：计算机应用与软件杂志2024年第8期北京时间：

作者：杨丽娟, 孟一飞, 王葭, 毛威, 孟斌

摘要：针对西夏文字结构复杂、笔画繁多、类别之间相似度较高以及各类别样本数量分布不均衡等问题，论证了将CapsNet网络架构应用于西夏文识别的可行性和优越性，JP+1进而提出A-CapsNet网络，运用AlexNet网络在深层次上对图像信息进行提取的优越性能，来弥补CapsNet高层胶囊所接收的缺失特征信息，从AlexNet模块、Capsule模块进行实验分析，实验结果表明，A-CapsNet网络对西夏文字的识别率可以达到94%，比原始的胶囊网络提高了3百分点，并且都优于深度学习卷积神经网络，具有很好的适用性，为研究西夏文字做了一定的贡献。

关键词：AlexNet, A-CapsNet, 西夏文字识别