[发明专利]书写人的身份识别方法及装置在审
| 申请号： | 201610049241.4 | 申请日： | 2016-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN105740786A | 公开（公告）日： | 2016-07-06 |
| 发明（设计）人： | 乔宇;邢林杰 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 深圳中一专利商标事务所 44237 | 代理人： | 张全文 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明适用于计算机技术领域，提供了书写人的身份识别方法及装置，包括：构建深度卷积网络模型，所述深度卷积网络模型包括N个输入，一个输出，在所述输入和所述输出之间包括多个卷积层，还包括池化层和全连接层，所述N为大于1的整数；通过训练数据训练所述深度卷积网络模型；将手写文本图像随机切割成图像块后，相邻的N个所述图像块分为一组，将每组所述图像块分别输入训练好的所述深度卷积网络模型，得到每组所述图像块对应的输出向量；将得到的所有所述输出向量的每个元素分别取平均值，将所述平均值最大的元素对应的书写人作为所述手写文本图像的识别结果。本发明实现了与内容无关的书写人身份识别，提高了书写人身份识别的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 书写 身份 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种书写人的身份识别方法，其特征在于，包括：构建深度卷积网络模型，所述深度卷积网络模型包括N个输入，一个输出，在所述输入和所述输出之间包括多个卷积层，还包括池化层和全连接层，所述N为大于1的整数；通过训练数据训练所述深度卷积网络模型；将手写文本图像随机切割成图像块后，相邻的N个所述图像块分为一组，将每组所述图像块分别输入训练好的所述深度卷积网络模型，得到每组所述图像块对应的输出向量；将得到的所有所述输出向量的每个元素分别取平均值，将所述平均值最大的元素对应的书写人作为所述手写文本图像的识别结果。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院深圳先进技术研究院，未经中国科学院深圳先进技术研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201610049241.4/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种基于摄像头的汽车并道辅助驾驶方法
- 下一篇：人脸活体检测的方法和装置
