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图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
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图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取待识别图像;待识别图像为包含以环形方式展示的字符的环形图像;根据目标切分方向对待识别图像进行切分处理,得到具有指定形状的切分后待识别图像,并确定切分后待识别图像对应的目标识别方式;在目标识别方式为第一识别方式情况下,对切分后待识别图像中的字符区域进行识别,得到待识别图像的第一字符识别结果;在目标识别方式为第二识别方式情况下,基于切分后待识别图像中的字符区域得到调整后字符区域,对调整后字符区域进行识别,得到待识别图像的第二字符识别结果
2023-04-26
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本发明涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法通过对待识别图像进行属性识别，得到待识别图像中待识别目标的各部分的属性信息，再对待识别图像进行分类，得到分类结果；然后根据分类结果，从待识别目标的各部分的属性信息中确定待识别目标对应的属性识别结果。在上述方法中，由于分类结果指示的是待识别图像中包含的不完整的待识别目标的真实部分，由该分类结果指导输出的属性识别结果是对待识别目标的真实部分的属性信息，属于待识别图像中可见部分的属性信息，避免了传统的属性识别方法对于不完整的待识别目标的不可见部分的属
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本发明涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法通过通过对底库图像进行特征提取，得到底库图像的特征值，同时将底库图像输入至预设的图像识别网络，得到输出阈值，再根据输出阈值和预设阈值，得到适配阈值，最后将待识别图像的特征值和底库图像的特征值之间的相似度，与适配阈值进行比较，得到比较结果，并根据比较结果，确定待识别图像与底库图像是否属于同一目标。在上述方法中，计算机设备通过对底库图像的特征值的分析，可以得到与底库图像的类型匹配的阈值，实现了在图像识别过程中，在对每张底库图像和待识别图像进行比较识
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本申请涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取待识别图像，对所述待识别图像进行编码和量化处理，得到与至少一个通道对应的量化特征；通过各通道的目标取值范围和对应的离散累积概率区间，对相应通道的量化特征进行压缩处理，得到与每个通道分别对应的隐层特征；将与每个通道分别对应的隐层特征上传至服务器，上传的隐层特征用于指示所述服务器基于预先存储的各通道的目标取值范围和对应的离散累积概率区间对所述隐层特征进行解压处理，并基于解压结果进行身份识别；接收所述服务器反馈的与所述待识别图像对应的身份
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本申请涉及一种图像识别方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标正样本图像；获取目标正样本图像对应的正样本类别的混淆类别集合；其中混淆类别集合是通过图像集合的类别识别数据对类别集合进行混淆分类得到的；将混淆类别集合中的混淆类别作为负样本类别，获取负样本类别对应的目标负样本图像；基于目标正样本图像以及目标负样本图像对待训练的图像识别模型进行训练，得到训练后的图像识别模型，以基于训练后的图像识别模型进行图像识别。上述方案模型训练过程能充分分析同一混淆类别集合中的正样本图像和负样本图像之间的区别，
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