[发明专利]基于Faster-RCNN的多类证件检测与分类方法在审
| 申请号： | 201810860574.4 | 申请日： | 2018-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN109190668A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 柯逍;卢安琪;牛玉贞 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于Faster‑RCNN的多类证件检测与分类方法。首先人工选取适量的多类证件图片作为训练图片，制作训练数据集；然后基于Faster‑RCNN模型进行学习，根据学习的结果调整参数、做数据增强处理，重新训练直到得到一个较好的多类证件图像检测与分类模型；最后，对测试图像进行预处理，利用训练好的模型对图像进行检测分类。本发明方法对较模糊、角度众多的证件图像同样能够取得较好的检测分类结果；本方法具有较强的实用性，良好的发展前景。 | ||
| 搜索关键词： | 证件检测 证件图像 分类 检测 预处理 结果调整参数 训练数据集 测试图像 分类结果 分类模型 数据增强 训练图片 证件图片 图像 模糊 学习 制作 | ||
【主权项】：
1.一种基于Faster‑RCNN的多类证件检测与分类方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、制作基于Faster‑RCNN的多类证件图像检测与分类的训练数据集；步骤S2、基于Faster‑RCNN的多类证件图像训练；步骤S3、多类证件测试图像预处理；步骤S4、基于Faster‑RCNN的多类证件图像检测与分类。
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