-
公开(公告)号：CN112686245A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110001257.9
申请日：2021-01-04
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于字符响应的字符和文本并行检测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集含有文本的图片，标注字符区域和文本区域，构建字符和文本图片数据集；步骤S2：对文本图片数据集预处理，得到预处理后的文本图片数据集；步骤S3：基于深度卷积网络和自适应阈值构建字符和文本并行检测网络，并使用预处理后的文本图片数据集训练网络；步骤S4：将待识别的图片送入训练好的字符和文本并行检测网络，得到字符和文本的分割图像，对分割图像后处理，得到最终的检测结果。本发明能并行检测字符和文本，网络性能好，泛化能力强，适用于各种复杂场景的字符和文本检测任务。
-
公开(公告)号：CN112200184A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011076021.3
申请日：2020-10-10
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种自然场景下的书法区域检测及作者识别方法，包括以下步骤：步骤S1:采集书法图片，构建书法区域检测与作者信息数据集；步骤S2:对书法区域检测与作者信息数据集进行预处理；步骤S3:基于CornerNet网络结构，构建书法区域检测及作者识别网络，并根据预处理后的数据集进行训练；步骤S4:将待识别的图片送入训练好的书法区域检测及作者识别网络，获取图片中包含书法作品的区域并识别书法作者。本发明能够高效便捷的检测自然场景下的图片包含的书法区域及作者信息。
-
公开(公告)号：CN112632911B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110001263.4
申请日：2021-01-04
Applicant: 福州大学
IPC: G06F40/126
Abstract: 本发明涉及一种基于字符嵌入的汉字编码方法，包括以下步骤：步骤S1：构建汉字字符集，将每个字符分解为若干个子结构，构建子结构集合，定义每个子结构对字符的贡献度，并根据子结构集合，构建子结构对每个字符贡献度矩阵；步骤S2：根据得到的子结构集合和子结构对每个字符贡献度矩阵，构建子结构嵌入矩阵并训练，提取得到字符嵌入矩阵；步骤S3：输入字符，通过字符嵌入矩阵获取字符嵌入。本发明能有效降低汉字编码的维度，使得具有相似构成的汉字编码具有正相关性，有效提高字符识别效率。
-
公开(公告)号：CN112632911A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110001263.4
申请日：2021-01-04
Applicant: 福州大学
IPC: G06F40/126
Abstract: 本发明涉及一种基于字符嵌入的汉字编码方法，包括以下步骤：步骤S1：构建汉字字符集，将每个字符分解为若干个子结构，构建子结构集合，定义每个子结构对字符的贡献度，并根据子结构集合，构建子结构对每个字符贡献度矩阵；步骤S2：根据得到的子结构集合和子结构对每个字符贡献度矩阵，构建子结构嵌入矩阵并训练，提取得到字符嵌入矩阵；步骤S3：输入字符，通过字符嵌入矩阵获取字符嵌入。本发明能有效降低汉字编码的维度，使得具有相似构成的汉字编码具有正相关性，有效提高字符识别效率。
-
公开(公告)号：CN112200184B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011076021.3
申请日：2020-10-10
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06K9/62 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种自然场景下的书法区域检测及作者识别方法，包括以下步骤：步骤S1:采集书法图片，构建书法区域检测与作者信息数据集；步骤S2:对书法区域检测与作者信息数据集进行预处理；步骤S3:基于CornerNet网络结构，构建书法区域检测及作者识别网络，并根据预处理后的数据集进行训练；步骤S4:将待识别的图片送入训练好的书法区域检测及作者识别网络，获取图片中包含书法作品的区域并识别书法作者。本发明能够高效便捷的检测自然场景下的图片包含的书法区域及作者信息。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112200258B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011114773.4
申请日：2020-10-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/25 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种多维度车标数据增强方法，首先通过小框随机选取法,生成一个四个顶点相对车标顶点偏移量为车标区域宽和高1.5到3倍的小矩形框，用这个矩形框框选包含车标区域的图像，截取作为尺度维度增强图像。然后进行数量维度增强，通过滑动交叉分割法，用一个大小为源图像1/2的矩形框每隔1/4的步长对图像进行扫描并截取，生成大量有效的数量维度增强图像。通过正态分布分割法，生成一个长为车标区域的中心到图像左右两边的最小值，宽为车标区域的中心到图像上下两边的最小值的矩形框，用这个矩形框以正态分布的概率选取包含车标区域的一部分图像并截取作为空间维度增强图像。最后使用亮度变换和对比度变换对以上所有数据进行亮度维度和对比度维度的增强。本发明能够有效地对车标进行数据量扩充。
-
公开(公告)号：CN112686245B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110001257.9
申请日：2021-01-04
Applicant: 福州大学
IPC: G06V10/22 , G06V10/26 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及一种基于字符响应的字符和文本并行检测方法，包括以下步骤：步骤S1：采集含有文本的图片，标注字符区域和文本区域，构建字符和文本图片数据集；步骤S2：对文本图片数据集预处理，得到预处理后的文本图片数据集；步骤S3：基于深度卷积网络和自适应阈值构建字符和文本并行检测网络，并使用预处理后的文本图片数据集训练网络；步骤S4：将待识别的图片送入训练好的字符和文本并行检测网络，得到字符和文本的分割图像，对分割图像后处理，得到最终的检测结果。本发明能并行检测字符和文本，网络性能好，泛化能力强，适用于各种复杂场景的字符和文本检测任务。
-
公开(公告)号：CN112598764B
公开(公告)日：2023-02-21
申请号：CN202011569475.4
申请日：2020-12-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06T11/20 , G06F40/186 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种迁移场景风格的字符图像生成方法，可用于生成含给定场景风格的汉字字符图像，所述方法包括以下步骤：步骤S1：采集场景字符图像，制作原始字符图像，构建训练数据集；步骤S2：构建用于场景字符图像生成的生成对抗网络，并训练网络；步骤S3：使用源场景字符图像、源原始字符图像和目标原始字符图像，生成场景字符图像；本发明可提供一种通过给定含有场景风格和字体风格的场景字符图像，并通过字体文件制作简单的黑底白字的字符图像，生成指定字符含有给定场景风格的场景字符图像。
-
公开(公告)号：CN112598764A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011569475.4
申请日：2020-12-26
Applicant: 福州大学
IPC: G06T11/20 , G06F40/186 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种迁移场景风格的字符图像生成方法，可用于生成含给定场景风格的汉字字符图像，所述方法包括以下步骤：步骤S1：采集场景字符图像，制作原始字符图像，构建训练数据集；步骤S2：构建用于场景字符图像生成的生成对抗网络，并训练网络；步骤S3：使用源场景字符图像、源原始字符图像和目标原始字符图像，生成场景字符图像；本发明可提供一种通过给定含有场景风格和字体风格的场景字符图像，并通过字体文件制作简单的黑底白字的字符图像，生成指定字符含有给定场景风格的场景字符图像。
-
公开(公告)号：CN112200258A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011114773.4
申请日：2020-10-16
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种多维度车标数据增强方法，首先通过小框随机选取法,生成一个四个顶点相对车标顶点偏移量为车标区域宽和高1.5到3倍的小矩形框，用这个矩形框框选包含车标区域的图像，截取作为尺度维度增强图像。然后进行数量维度增强，通过滑动交叉分割法，用一个大小为源图像1/2的矩形框每隔1/4的步长对图像进行扫描并截取，生成大量有效的数量维度增强图像。通过正态分布分割法，生成一个长为车标区域的中心到图像左右两边的最小值，宽为车标区域的中心到图像上下两边的最小值的矩形框，用这个矩形框以正态分布的概率选取包含车标区域的一部分图像并截取作为空间维度增强图像。最后使用亮度变换和对比度变换对以上所有数据进行亮度维度和对比度维度的增强。本发明能够有效地对车标进行数据量扩充。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
10
records
(took 0.014 seconds)
