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[发明专利]一种基于深度学习的混合卡通的图像检测方法-CN202110601966.0在审
发明人：郑炎;陈耿生;郑行涛 -专利权人：中电福富信息科技有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-08-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的混合卡通的图像检测方法，首先准备图片样本，准备多种类型的图像，定义五个分类标签卡分别对应不同数值；样本按比例分隔为训练集与测试集，然后对图片缩放到AxB大小，并转为AxBx3的矩阵；将对应的标签分别转为one‑hot编码形式，通过特征提取层将矩阵转为多维的向量然后接256隐藏层的全连接层以及Dropout层；接上5个输出神经元的全连接层，使用softmax作为激活函数并采用交叉熵为目标损失函数，经由adam优化器进行损失优化后得到最优模型；将待检测的图像输入到训练出检测不良图像的模型中输出多个分类的概率分布，然后转换为实际的标签值。本发明不依赖任何用户行为数据，可以检测任何来源的图像。
一种基于深度学习混合卡通图像检测方法

[发明专利]一种阴影生成方法和装置-CN201810771391.5在审
发明人： 郑行涛 -专利权人：阿里巴巴集团控股有限公司
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2020-01-21 - 主分类号： G06T15/60 文献下载
摘要：本申请公开了一种阴影生成方法和装置。方法包括：确定目标图像中目标对象的轮廓线；基于第一区域图像进行灰度渐变处理及仿射变换处理，得到阴影区域图像；其中，第一区域图像为目标图像中轮廓线内的区域图像，仿射变换处理为基于仿射变换前后参考点的位置关系进行的；基于阴影区域图像和第一区域图像进行图像合成处理，生成目标图像的阴影图像。本申请通过确定二维图像中目标对象的轮廓线，并基于轮廓线内的区域图像进行灰度渐变处理和仿射变换处理，得到阴影区域图像。与现有技术中，通过构建目标对象的三维模型，以得到目标对象的空间阴影的方案相比，既能降低阴影生成过程所需的计算资源、提高阴影生成效率，又能提高生成的阴影的精确度。
仿射变换目标对象图像轮廓线第一区域目标图像阴影区域阴影生成区域图像渐变灰度图像合成处理方法和装置阴影二维图像计算资源三维模型阴影图像参考点构建申请