[发明专利]一种基于机器学习的动态二维码识别方法和设备在审

专利信息
申请号: 201910403227.3 申请日: 2019-05-15
公开(公告)号: CN110110805A 公开(公告)日: 2019-08-09
发明(设计)人: 詹同;李文中;陈旭;陆桑璐 申请(专利权)人: 南京大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06K17/00;G06N20/00
代理公司: 南京苏创专利代理事务所(普通合伙) 32273 代理人: 王华
地址: 210023 江苏*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于机器学习的动态二维码识别方法和设备,在已有动态二维码传输系统基础上,基于机器学习算法来识别二维码小方块的颜色。其中,发送方在发送原始的数据二维码之前会先生成和发送一些训练二维码,用于在接收方构建机器学习模型。接收方则从拍摄到的训练二维码中提取出颜色信息(特征)和数据(标签),训练出机器学习模型,用于预测拍摄到的数据二维码中每个小方块颜色信息,从而还原数据并恢复传输的信息。和现有的动态二维码识别方法相比,本发明不仅降低了算法复杂度,而且提升动态二维码识别成功率,提升了系统性能。
搜索关键词: 二维码 二维码识别 基于机器 机器学习模型 方法和设备 颜色信息 接收方 小方块 发送 算法复杂度 传输系统 还原数据 系统性能 学习算法 发送方 拍摄 构建 成功率 标签 传输 学习 预测 恢复
【主权项】:
1.一种基于机器学习的动态二维码识别方法,应用于动态二维码传输系统中,其特征在于,所述方法包括以下步骤:S10、发送方生成训练二维码;S20、发送方在训练二维码和原始二维码周围添加辅助识别信息后将其发送;S30、接收方从拍摄到的二维码中识别出训练二维码,并生成这个训练二维码中嵌入的数据作为机器学习标签;S40、接收方从拍摄到的二维码中提取小方块的颜色信息,作为机器学习特征;S50、接收方由标签和特征建立机器学习模型,包括:a)由标签和特征,建立分类器模型;b)由多个分类器模型,建立混合专家模型;S60、接收方将建立的机器学习模型应用到拍摄到的原始二维码中,预测出每个小方块的颜色。
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