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[发明专利]一种基于窗口滑动和卷积神经网络的验证码识别方法-CN201711138425.9有效
发明人：陈开冉;缪伟宏 -专利权人：广州探迹科技有限公司
申请日： 2017-11-16 - 公布日： 2020-04-14 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明针对传统的英文字母+数字+汉字验证码图片，提供一种基于窗口滑动和卷积神经网络的验证码识别方法。首先收集使用少量验证码图片，降噪后抠验证码需要识别的字符集，将每个字符集进行旋转、扭曲，增加背景噪音，然后针对这些字符集利用卷积神经网络，每个字符训练得到一个单字符分类器。最后对需要识别的验证码图片，预处理后进行连通域分割，针对每个连通域，进行窗口滑动，利用之前训练的单字符分类器进行分类，得到识别最终结果。该方法能有效解决因为验证码重叠及字符随机抖动过大难以切割的问题。而且采取少量验证码图片后抠图，自主生成相关训练集的方法，大大降低了采集和标注数据的成本。
一种基于窗口滑动卷积神经网络验证识别方法

[发明专利]一种基于词向量语义分析的海量短文本聚类方法-CN201611018402.X在审
发明人： 缪伟宏;潘嵘 -专利权人：中山大学
申请日： 2016-11-03 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于词向量语义分析的海量短文本聚类方法，该方法针对海量短文本提供一种基于词向量语义分析的聚类方法。首先利用使用海量文本数据进行word2vec的训练，将文本单词映射到256维的向量空间，然后对需要聚类的文本进行单词tfidf值的计算作为权重，将预处理后的文本进行加权求和，将短文本的向量化，相对于传统的tfidf模型，加入了word2vec训练好的词向量语义信息。得到更高质量的“文本向量”，从而提高聚类效果，采用大数据实时流处理框架Spark进行K‑means或Dbscan算法进行聚类，加速得到聚类结果。
一种基于向量语义分析海量文本方法