一种基于深度学习的复杂文字识别方法.pdf
静芙****可爱
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一种基于深度学习的复杂文字识别方法.pdf
本发明涉及图像识别领域,特别涉及一种基于深度学习的复杂文字识别方法。通过分析文字复杂性的原因,使用随机样本生成器产生的包含待识别图片噪声模型和扭曲特征模型的训练样本来训练深度神经网络;这样的训练样本中包含复杂的噪声和扭曲变形,可以满足各种复杂文字识别的需要;将少量人工标注的第一训练样本集和随机生成的大量第二训练样本集混合后输入所述深度神经网络中,解决了通过深度神经网络来识别文字时需要大量人工标注训练样本的问题;并且在保留了待识别图片的噪声、扭曲等复杂性的前提下,使用最先进的深度神经网络进行自动化学习,避免
一种复杂场景下基于深度学习的实时车牌识别方法.pdf
本发明提供一种基于深度学习技术的自然场景下车牌自动化识别的方法。基本原理是,首先以轻量级的MobileNet神经网络作为特征提取网络,加入深度学习物体检测算法SSD(SingleShotMulti‑boxesDetector)中,并在场景车牌图像上训练;然后利用SSD‑MobileNet检测车牌区域并对车牌种类进行分类;其次,针对检测到的车牌区域,利用多阈值二值化操作,通过寻找字符轮廓确定边界点集,对边界点集进行线拟合确定车牌角点,再通过透视变换操作一步校正车牌;最后将车牌送入具有七输出的卷积神经网
一种基于深度学习的场景识别方法.pdf
本发明公开了一种基于深度学习的场景识别方法,包括:对待识别的原始图片进行预处理,获得尺寸和通道一致的待识别图像;构建深度学习网络,并对所述深度学习网络进行训练,获得训练后的深度学习网络模型,其中,所述深度学习网络包括目标检测网络单元、场景识别网络单元、第一特征融合单元、注意力网络单元以及第二特征融合单元;将所述待识别图像输入训练后的深度学习网络模型中,获得图像的场景识别结果。本发明通过低‑高层特征的融合,结合注意力机制,增加图像特征中的细节信息,可以对原始图片进行有效的场景分类。
一种基于深度学习的人脸识别方法.pdf
一种基于深度学习的人脸识别方法,包括:对基于深度学习人脸识别网络的预训练模型进行训练,生成训练好的人脸识别网络模型;加载训练好的人脸识别网络模型和数据库人脸图像,加载数据库中的图像,通过网络进行人脸定位与人脸编码,作为对比对象;调用摄像头的视频流,取出视频流的每一帧图像进行预处理后,作为人脸识别网络输入对象,通过人脸识别网络进行人脸定位与人脸编码,确定人脸特征的关键点信息;将识别到人脸的关键点依次与数据库中人脸编码进行遍历匹配,计算欧氏距离;判断计算的欧氏距离是否小于预设的最小距离,根据欧氏距离,输出人脸
一种基于深度学习的手势识别方法.pdf
本发明提供了一种基于深度学习的手势识别方法,其特征在于,包括以下步骤:利用手势训练集和测试集对二值化卷积神经网络进行训练;利用肤色反映的颜色信息,基于颜色信息对预处理后的原始图像进行分割,提取手势轮廓;利用训练后的二值化卷积神经网络判断手势轮廓对应的手势指令;定位一系列手势轮廓对应的动态手势起、止点,并使用TLD算法追踪手势轨迹,追踪过程中的偏差使用Haar分类器进行修正,再使用HMM算法识别动态手势。本发明提供的方法可以解决传统的手势识别中一般存在着的识别精度不高、稳定性差、实时性较差、手势功能单一等问