[发明专利]一种基于嵌入双边卷积激活的场景文字识别方法有效
| 申请号： | 201710959628.8 | 申请日： | 2017-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN107622267B | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 张重;王红;刘爽 | 申请（专利权）人： | 天津师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/32 | 分类号： | G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙) 11489 | 代理人： | 陈超 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于嵌入双边卷积激活的场景文字识别方法，该方法包括：将训练场景文字图像输入至预先训练得到的卷积神经网络中，得到卷积激活描述子；利用所选择的卷积层，得到双边卷积激活图；利用双边卷积激活图对卷积激活描述子进行编码，得到训练场景文字图像的特征向量，利用线性支持向量机进行训练，得到场景文字识别分类模型；获取测试场景文字图像的特征向量，输入至场景文字识别分类模型得到场景文字识别结果。本发明利用双边卷积激活图进行特征向量表示，能够将重要的特征信息和笔画结构信息有效的结合在特征向量中，达到有效挖掘显著特征信息和笔画结构信息的目的，从而有效提高了场景文字识别的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 嵌入 双边 卷积 激活 场景 文字 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于嵌入双边卷积激活的场景文字识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，将训练场景文字图像输入至预先训练得到的卷积神经网络中，得到卷积激活描述子；步骤S2，利用所述训练场景文字图像输入至卷积神经网络中输出得到的卷积层，得到双边卷积激活图；步骤S3，利用所述双边卷积激活图对所述卷积激活描述子进行编码，得到所述训练场景文字图像的特征向量；步骤S4，基于所述训练场景文字图像的特征向量，利用线性支持向量机进行训练，得到场景文字识别分类模型；步骤S5，按照所述步骤S1‑S3获取测试场景文字图像的特征向量，输入至所述场景文字识别分类模型得到场景文字识别结果。
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