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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于特征融合TL-ResNet18网络的相似手写汉字识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117496536B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311282730.0，技术领域涉及：G06V30/226；该发明授权基于特征融合TL-ResNet18网络的相似手写汉字识别方法是由公晓丽;薛如;张钰;熊磊;向广明设计研发完成，并于2023-10-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于特征融合TL-ResNet18网络的相似手写汉字识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于特征融合TL‑ResNet18网络的相似手写汉字识别方法，通过训练神经网络得到手写汉字间的相似性概率，并将其代替密度峰值聚类算法中的距离指标，克服了传统密度峰值聚类无法对图片所代表的高维特征向量进行分类的缺点，能将表格内印刷体汉字的识别率最高提高了5.71％；设计了基于特征融合的TL‑ResNet18网络，在基于传统ResNet‑18模型基础上，加入深度迁移学习模型和特征融合模块，将相似手写汉字的识别率提高至97.06％，手写汉字的整体识别率提高至97.45％。

本发明授权基于特征融合TL-ResNet18网络的相似手写汉字识别方法在权利要求书中公布了：1.基于特征融合TL-ResNet18网络的相似手写汉字识别方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一：输入手写汉字图像； 步骤二：ResNet-18神经网络训练； 步骤三：手写汉字分类； 步骤四：通过密度峰值聚类方法划分相似手写汉字数据集； 步骤五：通过基于特征融合的TL-ResNet18网络识别相似汉字； 所述步骤五具体包括： S5.1：利用ImageNet数据集作为迁移学习实验的源域，在pytorch框架下完成ResNet-18网络的搭建和训练，将训练完成的权重参数保存下来，该模型用以下数学方程式表达： FS＝fResNet-18ω,ωfc；xi6 S5.2：采用基于密度峰值聚类划分相似手写汉字数据集作为迁移学习实验的目标域，ResNet-18与基于特征融合的TL-ResNet18网络具有相同的卷积层结构，将在源域中训练所得卷积的部分权重提取出来并加载到TL-ResNet18的卷积部分，将加载到卷积层1的权重进行冻结，即这部分权重不参与模型的训练，只需要训练卷积层1后面的网络层，TL-ResNet18网络用以下公式表示： FT＝fTL-ResNet18ω,ωnew-fc；xi7 其中FT代表模型的输出，ω代表深度迁移卷积神经网络中卷积部分的权重参数，该参数与式6中的参数相同，ωnew-fc代表模型的卷积层1之后的网络层训练得到的权重参数，xi代表目标域的训练数据； S5.3：在S5.2中搭建的TL-ResNet18网络的基础上加入特征融合模块，该模块分别将TL-ResNet18网络的卷积层2、卷积层3、卷积层4和卷积层5进行相邻卷积层融合、跨卷积层融合、三层卷积层融合，设计了十种基于特征融合TL-ResNet18网络； S5.4：将S5.3搭建的十种网络在划分的相似手写汉字数据集上进行消融实验，将其实验结果与TL-ResNet18网络进行对比，得到卷积层4和卷积层5相融合的TL-ResNet18网络模型，进行相似汉字识别。

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