一种基于深度学习的笔迹意图识别方法

本发明提供了一种基于深度学习的笔迹意图识别方法，该方法提高了手写笔迹的识别准确性和实时性。首先，通过光学字符识别技术对输入的手写笔迹图像进行预处理，包括图像优化和图像分割，将其转换为机器可读文本；接着，构建多维循环神经网络模型，结合卷积层、时空注意力层和循环层，捕捉机器可读文本中的空间特征和时间序列依赖关系，输出预测的字符序列；最后，利用连接主义时间分类（CTC）进行训练，调整模型输出的字符序列对齐和长度，生成最终的手写文本转录。本发明通过创新的图像预处理、深度学习模型和CTC训练技术，显著提升了复杂手写体的识别能力和系统的实时性，特别适用于电子白板等动态手写输入环境。