[发明专利]一种基于孪生卷积神经网络的手机拍摄文本图像匹配方法在审
| 申请号： | 202010576688.3 | 申请日： | 2020-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN111967488A | 公开（公告）日： | 2020-11-20 |
| 发明（设计）人： | 刘丽;胡煜鑫;邱桃荣 | 申请（专利权）人： | 南昌大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南昌金轩知识产权代理有限公司 36129 | 代理人： | 李楠 |
| 地址： | 330000 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于孪生卷积神经网络的手机拍摄文本图像匹配方法。主要包括：图像特征提取与图像相似度计算。本发明训练一个孪生卷积神经网络用于提取手机拍摄文本图像特征，该网络有两个分支，每个分支由GhostNet构成，两个分支共享权重。训练时每次输入网络两个文本图像，每个图像经过一个分支，采用对比损失作为网络的损失函数。通过提高训练样本的多样性使得提取的图像特征对上述手机拍摄图像存在的光照不均匀、失焦以及投影变换等问题具有良好的鲁棒性。接下来，任给一个文本图像，将其输入训练好的孪生卷积神经网络的任意一个分支中，令GhostNet的最后一层输出作为该图像的特征。为了获得两个图像的相似度，采用欧式距离进行计算。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 卷积 神经网络 手机 拍摄 文本 图像 匹配 方法 | ||
【主权项】：
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