[发明专利]一种基于改进YOLO v3的古文字及字体识别方法有效
| 申请号： | 201911277782.2 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN111126404B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 董哲康;石杰;高明煜;齐冬莲;林辉品;吴俊洁 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/62 | 分类号： | G06V20/62;G06V30/148;G06V30/19;G06V10/80;G06V10/82;G06T3/40;G06T5/00;G06N3/045;G06N3/0495;G06N3/082 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于改进YOLO v3的古文字及字体识别方法。该方法基于深度学习的目标检测方法，利用深层的神经网络结构，学习到古文字图像中“整体‑部分”的分解关系，通过特征提取网络获得有用的特征信息，并进行检测定位，再将图片的特征信息送入分类器进行分类识别，并使用包围框在图像中框选出古文字的位置。该方法解决了古文字具有复杂的内部结构，以及使用这些特征进行识别时精度低的问题。本方法提出的改进YOLO v3使用ShuffleNet v2作为模型的主干结构，使其更加高效。在对古文字及字体的识别上准确率达到98.81％，并且具有较好的稳定性和良好的鲁棒性，能够应用于古文字文本、碑帖等古文字识别场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 yolo v3 古文字 字体 识别 方法 | ||
【主权项】：
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