[发明专利]一种目标图像定位方法、装置、系统及存储介质在审
申请号: | 201910538092.1 | 申请日: | 2019-06-20 |
公开(公告)号: | CN110287851A | 公开(公告)日: | 2019-09-27 |
发明(设计)人: | 雷李辉;庄进发;杨培德;尤俊生 | 申请(专利权)人: | 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/20;G06K9/40 |
代理公司: | 厦门福贝知识产权代理事务所(普通合伙) 35235 | 代理人: | 陈远洋 |
地址: | 361000 福建省厦门市*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 目标图像 生成器 存储介质 图像数据 神经网络 过滤图像数据 获取图像数据 目标图像区域 准确度 背景噪音 后续处理 快速定位 用户体验 对抗 保证 | ||
1.一种目标图像定位方法,其特征在于,所述方法包括:
获取图像数据;
将所述图像数据输入所述目标图像的生成器模型,得到目标图像定位结果;
其中,所述目标图像的生成器模型包括基于所述目标图像的对抗神经网络中的生成器模型。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
采用所述目标图像的训练数据对初始对抗神经网络进行训练,得到基于所述目标图像的对抗神经网络,其中,所述标图像的对抗神经网络包括所述目标图像的生成器模型和所述目标图像的判别器模型。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
对包含所述目标图像的图像训练数据中的所述目标图像进行标注,得到去除背景的目标图像作为标注训练数据;
将所述包含所述目标图像的图像训练数据,及其对应的标注训练数据作为所述目标图像的训练数据。
4.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标图像的生成器模型包括:卷积块、池化块、残差块、反卷积块和反池化块。
5.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述目标图像的判别器模型包括:无池化的全卷积网络块。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
当所述图像数据中包含所述目标图像时,所述目标图像定位结果包括所述图像数据中去除背景的目标图像区域;和/或,
当所述图像数据中不包含所述目标图像时,所述目标图像定位结果包括无目标的图像数据。
7.如权利要求1-6中任一项所述的方法,其特征在于,所述目标图像包括身份证。
8.一种目标图像定位装置,其特征在于,所述装置包括:
数据获取模块,用于获取图像数据;
定位模块,用于基于所述图像数据和所述目标图像的生成器模型,得到所述图像数据中的目标图像区域;
其中,所述目标图像的生成器模型包括基于所述目标图像生成的对抗神经网络中的生成器模型。
9.一种目标图像定位系统,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被计算机执行时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。
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