[发明专利]自动识别原始文档的翻拍图像的训练方法和检测方法有效
| 申请号： | 201910955950.2 | 申请日： | 2019-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN110717450B | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 陈昌盛;蓝锋博;黄继武 | 申请（专利权）人： | 深圳大学 |
| 主分类号： | G06V30/41 | 分类号： | G06V30/41;G06V30/19;G06V30/12;G06V30/148;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 深圳舍穆专利代理事务所(特殊普通合伙) 44398 | 代理人： | 黄贤炬 |
| 地址： | 518060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本公开描述一种自动识别原始文档的翻拍图像的训练方法，其包括：构建由多张来源于原始文档的图像组成的图像数据库，图像数据库包括训练数据子集，训练数据子集具有包括初始图像和翻拍图像的训练图像和与训练图像关联的标注结果；获取初始卷积神经网络，初始卷积神经网络是利用现有图像数据集进行训练得到的卷积神经网络；并且利用训练数据子集对初始卷积神经网络进行微调训练，从而获得能够输出原始文档的训练图像的分类结果的目标卷积神经网络。根据本公开，能够易于对原始文档进行翻拍检测。 | ||
| 搜索关键词： | 自动识别 原始 文档 翻拍 图像 训练 方法 检测 | ||
【主权项】：
1.一种自动识别原始文档的翻拍图像的训练方法，其特征在于，/n包括：/n构建由多张来源于原始文档的图像组成的图像数据库，所述图像数据库包括训练数据子集，所述训练数据子集具有包括初始图像和翻拍图像的训练图像和与所述训练图像关联的标注结果；/n获取初始卷积神经网络，所述初始卷积神经网络是利用现有图像数据集进行训练得到的卷积神经网络；并且/n利用所述训练数据子集对所述初始卷积神经网络进行微调训练，从而获得能够输出所述原始文档的训练图像的分类结果的目标卷积神经网络。/n
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