[发明专利]LM滤波器组引导纹理特征自主学习的甲骨文字检测方法在审
| 申请号： | 202110900543.9 | 申请日： | 2021-08-05 |
| 公开（公告）号： | CN113673384A | 公开（公告）日： | 2021-11-19 |
| 发明（设计）人： | 宋传鸣;王一琦;何熠辉;洪飏;王相海 | 申请（专利权）人： | 辽宁师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/32;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连非凡专利事务所 21220 | 代理人： | 闪红霞 |
| 地址： | 116000 辽宁*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开一种LM滤波器组引导纹理特征自主学习的甲骨文字检测方法，首先，采用大津法和多条件连通区域填充算法得到输入图像I的粗去噪结果；其次，以VGG16网络为基础，在首端和末端各引进1组可训练卷积层，通过逐层冻结的训练方式，实现浅层特征和高层特征的知识迁移；然后，在网络前部引进1组Inception子网络，在网络后部引进1组Leung‑Malik方向滤波器组，从而适应文字的尺度和角度变化，并引导可训练卷积层有效获取文字区域的差异性纹理特征；最后，利用文本注意力机制、区域建议子网络计算感兴趣区域的评分，再通过特征降维子网络和区域分类子网络确定文字区域。 | ||
| 搜索关键词： | lm 滤波器 引导 纹理 特征 自主 学习 甲骨 文字 检测 方法 | ||
【主权项】：
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