基于纸质气象档案数字化的图像识别算法研究浅析

随着深度学习技术的不断发展,扫描图像识别技术在提高准确率方面取得了显著进展。本文着重介绍了卷积神经网络和循环神经网络,并比较了它们在图像识别和文字识别任务中的表现。基于卷积神经网络的方法通过构建多层神经网络模型,可以自动学习图像的特征和规律,从而提高识别的准确率,显示出卓越的性能。而循环神经网络在文字识别领域展现了其独特的优势,实验结果表明,循环神经网络能够处理序列数据,并自动学习序列之间的关系。本文的研究结果表明,深度学习算法在扫描图像识别技术中具有广阔的应用前景,卷积神经网络在图像识别任务中表现出色,而循环神经网络在文字识别任务中具有良好的性能。