基于深度学习的维吾尔文扫描体识别

汤 敬，吾守尔·斯拉木，许苗苗，熊黎剑，王明辉

(1.新疆大学软件学院，新疆 乌鲁木齐 830091；2.新疆大学信息科学与工程学院，新疆 乌鲁木齐 830046)

0 引言

中国作为一个多民族的国家，维吾尔文是目前中国使用比较多的少数民族语言之一，尤其是新疆作为维吾尔族的主要聚居地，人们平时的交流、学习等方面都会频繁地使用维吾尔文，并且有关维吾尔文的文献资料也相当多，而现有技术在中文的图像文字识别中已经广泛应用，相比之下维吾尔文图像文字识别的研究相对落后了很多，因此研究维吾尔文的图像文字识别有着重要的意义.

文献[1-4]针对维吾尔文图像识别是采用对单词文字进行先切分，然后再来识别的思想，分析如何切分更好才能使识别结果更优.其中有关将单词不进行切分，整体直接识别的研究相对来说还是较少.由于维吾尔文文字自身的特点，其是粘连型的文字，所以在进行切分的时候具有很大的难度，是过往切分研究中的难点之一.

随着深度学习在视觉研究领域所展现出的强大性能，其在英文和中文的图像文字识别中也表现非凡，从众多科研人员展示的实验研究结果中也可以看出深度学习优于传统方法.所以在维吾尔文图像文字识别中使用深度学习的方法来整体识别文字就可以避免切分.已有的关于维吾尔文的研究中，贾建忠[5]在研究维吾尔文文字识别时采用的神经网络研究是对单个字符的识别……