arXiv cs.AI@Md. Sultan Al Rayhan, Maheen Islam
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推荐理由：该研究为低资源语种手写识别提供了一种实用的数据增强思路，结合扩散模型与自信度过滤，方法通用且效果显著，对同类任务有参考价值。
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5月12日
19:10
本文提出一种基于自信度引导的扩散增强框架，用于改善低分辨率孟加拉手写复合字符识别。该框架结合类别条件扩散建模与分类器引导，合成高质量手写样本。在U-Net结构中加入Squeeze-and-Excitation残差块提升生成质量，并采用自信度过滤机制保留高一致性样本。在AIBangla数据集上，ResNet50、DenseNet121、VGG16和Vision Transformer均取得一致提升，最佳模型准确率达89.2%，大幅超越此前基准。这表明质量感知的扩散增强能有效提升低资源语种文字识别性能。