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解决低图像给识别任务带来的困难，构造了一个由图像增强网络(encnn)和手写体数字识别网络(lenet-5)组成的低图片识别框架.将图像增强网络嫁接在识别网络前，并使用提出的策略进行模型学习.使得低图像在被识别前图像得到较大的---，易拉罐字符喷码缺陷识别，终实现低手写体图像识别率的提高.实验部分将提出的方法和在单纯使用低图像或高清图作为训练集进行训练的方法进行了对比，实验表明在低图像上，提出的方法有更高的数字识别率，且有---的泛化能力.
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