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上传时间: 2021-01-12
详细说明：传统笔迹鉴定起源于“经验性”累积，科学基础尚需证实与加强，在司法实践中经常出现争议。对此，引入基于深度学习的目标检测算法，提出一种应用深度学习技术实现对笔迹识别的设计方案。实现过程中，建立并优化了全连接神经网络模型，并将模型移植到ROS(Robot Operating System）机器人系统上，实现了对手写体数字的识别应用。以MNIST数据集作为模拟检材，对手写体数字的识别正确率可达98.32%。证明深度学习技术可以有效挖掘图像信息，是替代传统“经验性”文件鉴定的手段，对拓宽法医学、鉴定科学研究方法具有启发意义和应用参考价值。
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