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研究文章

优化CNN-Based识别区果鲁穆奇语旁遮普州脚本的名称

表4

比较的工作与最先进的技术。
裁判不/年 工作 脚本 技术使用 获得的精度(%)
文献[16),2021年 城市的名字 孟加拉语 美国有线电视新闻网 98.86
文献[11),2019年 城市和国家名称 俄罗斯和卡 美国有线电视新闻网 55.3
文献[17),2017年 地区名称 马拉雅拉姆语 神经网络
支持向量机
随机森林		 94.59
97年
87.83
文献[8),2012年 城市的名字 英语、印地语和孟加拉语 手动特征提取和动态规划 92.5
文献[7),2013年 城市的名字 泰米尔 手动二次判别函数特征提取和修改 96.89
文献[18),2009年 城市的名字 孟加拉语 手动特征提取之后,隐马尔科夫模型 86.44
文献[19),2021年 UNHD手写的字 乌尔都语 Resnet18 86年
文献[20.),2021年 手写的文字 曼尼普尔语 美国有线电视新闻网 98.70
文献[21),2016年 手写的文字 孟加拉语 CNN与复发模型相结合 86.96
文献[22),2012年 UNIPEN手写数据库 英语 美国有线电视新闻网 92.20
文献[23),2019年 手写的文字 孟加拉语 特征提取:椭圆、垂直和正方像素密度直方图
分类:延时和支持向量机		 83.64
提出工作 地区名称 果鲁穆奇语 美国有线电视新闻网 99年