[发明专利]训练分类器的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质在审
| 申请号： | 201910439084.1 | 申请日： | 2019-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN110222746A | 公开（公告）日： | 2019-09-10 |
| 发明（设计）人： | 卢永晨 | 申请（专利权）人： | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京竹辰知识产权代理事务所(普通合伙) 11706 | 代理人： | 陈龙 |
| 地址： | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本公开公开了一种训练卷积神经网络分类器的方法，其特征在于，包括：获取身份证图像集合，所述身份证图像集合中的身份证图像与汉字标签信息对应，所述汉字标签信息用于指示与所述汉字标签信息对应的身份证图像的预设区域所包括的汉字；确定卷积神经网络分类器的输出项目，所述卷积神经网络分类器的输出项目与所述汉字标签信息对应；根据所述身份证图像集合训练所述卷积神经网络分类器。本公开实施例提供的训练卷积神经网络分类器的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，能够根据身份证图像集合训练卷积神经网络分类器，从而通过该卷积神经网络分类器识别身份证图像的预设区域中的汉字例如生僻汉字，以便应用于各种身份证验证场合。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 身份证图像 分类器 汉字 标签信息 集合 计算机可读存储介质 电子设备 输出项目 预设区域 身份证验证 训练分类器 应用 | ||
【主权项】：
1.一种训练分类器的方法，其特征在于，包括：获取身份证图像集合，所述身份证图像集合中的身份证图像与汉字标签信息对应，所述汉字标签信息用于指示与所述汉字标签信息对应的身份证图像的预设区域所包括的汉字；确定卷积神经网络分类器的输出项目，所述卷积神经网络分类器的输出项目与所述汉字标签信息对应；根据所述身份证图像集合训练所述卷积神经网络分类器。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京字节跳动网络技术有限公司，未经北京字节跳动网络技术有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910439084.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种基于相似性学习及其增强的细胞类型鉴定方法
- 下一篇：一种优化的聚类方法
