[发明专利]刻蚀字符识别网络训练样本增广方法在审
| 申请号： | 202010096003.5 | 申请日： | 2020-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN111242241A | 公开（公告）日： | 2020-06-05 |
| 发明（设计）人： | 茅耀斌;曹倩倩;韩翊;刁洁;卓一;张浩;项文波;沈庆强 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 马鲁晋 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种刻蚀字符识别网络训练样本增广方法，属于图像处理技术及深度学习领域。该方法包括以下步骤：采集场景中的刻蚀字符图像；根据刻蚀字符图像生成内容图像和风格图像；构建双向生成对抗网络；训练双向生成对抗网络；将内容图像和风格图像输入至训练好的双向生成对抗网络，生成刻蚀字符图像。本发明通过生成对抗网络生成大量刻蚀字符图像，在样本规模小的情况下依旧可以获得充足的训练样本，相比较于人工采集样本更加快速高效，且生成的刻蚀字符图像更逼真，提高了利用深度学习方法识别刻蚀字符的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 刻蚀 字符 识别 网络 训练 样本 增广 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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