[发明专利]一种印鉴字体自动识别方法及识别装置

摘要

本发明公开了一种印鉴字体自动识别方法及识别装置，包括利用深度学习的多层卷积神经网络所具有的较强学习能力，通过多层卷积神经网络及多个全连接层，实现对印鉴字体作者的分类判断，每次可直接识别印鉴字体的真实作者。利用大量真实作者印鉴字体的图像表达，可以训练出具有高速度和高精度的艺术品印鉴字体识别模型，该方法有效地解决了复杂背景下的印鉴字体自动识别问题，可以被广泛应用于艺术品印鉴字体识别场景，如个人收藏印鉴字体鉴别、图书馆收藏鉴别、拍卖会鉴定等。

主权项

一种印鉴字体自动识别方法，其特征在于，所述方法包括训练过程和识别过程；其中，所述训练过程包括：将数据库中预定大小的已鉴定印鉴字体图像送入构建的卷积神经网络，经过数层卷积层与全连接层，得到与不同作者对应的多维图像表达，所述多维图像表达中的每一维图像表达的响应值代表该印鉴字体图像属于对应作者的概率，并将该多维图像表达与真实标记进行比较得到预测误差；采用反向传播算法和随机梯度下降法来减小预测误差以训练该神经网络，得到基于深度学习的深度卷积神经网络训练匹配模型；所述识别过程包括：将预定大小的待测试的印鉴字体图像送入所述深度卷积神经网络训练匹配模型，得到多维向量输出，每一维度的响应值的大小对应该图像属于此维度所代表的作者的概率；选取响应值最大的维度代表的作者作为印鉴字体识别结果。