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[发明专利]基于文本掩膜结构相似度的文本印刷质量评价方法-CN202211261004.6在审
发明人：贺王鹏;赵敏敏;蒋元淑;李诚;刘恒言;郭宝龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-10-14 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V30/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于文本掩膜结构相似度的文本印刷质量评价方法：通过基于文本掩膜的动态感知文本分割网络，对印刷文本图像以及标准文本图像进行处理，得到多通道文本精分割特征图；利用图像细化算法对多通道文本精分割特征图进行文字骨架信息提取，根据提取过程中去除像素的顺序，赋予每层像素不同的权值并建立文本骨架模板；采用结构相似度图像质量评价算法，对标准文本骨架模板及印刷文本骨架模板进行文本印刷质量检测，得到印刷文本骨架模板与标准文本骨架模板的平均结构相似度值；根据平均结构相似度值，判定文本印刷质量。本发明构建文本分割网络，输出是具有文本掩膜信息的特征图，提高了检测范围以及检测准确度。
基于文本膜结构相似印刷质量评价方法

[发明专利]一种基于迁移学习的垃圾图像分类方法-CN202111681650.3在审
发明人：郭宝龙;张靖晗;李泽坤;蒋元淑 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-12-30 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的垃圾图像分类方法，改善了ShuffleNet V2网络分类准确率较低的问题。该发明对预处理后的垃圾图像数据集按N:M的比例分配为训练集和验证集；根据网络模型，加入压缩激励网络和Leaky ReLU激活函数，并在末端增添Flatten层和三层全连接层建立垃圾分类网络模型，得到初始分类神经网络；将ImageNet图像数据集中的权重参数导入初始分类神经网络，再训练网络；将垃圾图片输入训练完成的分类神经网络，得到垃圾分类结果。该技术增加压缩激活网络，通过学习的方式获取到每个特征通道的重要特征，抑制对当前任务不重要的特征，增强通道间信息交流的能力，提高分类任务的准确率。
一种基于迁移学习垃圾图像分类方法

[发明专利]基于质心轮廓距离的目标识别方法与系统-CN202110123278.8在审
发明人：郭宝龙;廖楠楠;任霞;李诚;张超彦;蒋元淑 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2021-06-11 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明涉及机器视觉技术领域，具体涉及一种基于质心轮廓距离的目标识别方法与系统。该方法通过获取待识别对象的最小外接圆和最小外接矩形，以得到待识别对象的圆形度和矩形度；根据质心轮廓距离得到待识别对象的形状特征序列，将圆形度和矩形度添加在形状特征序列得到新形状特征序列，计算新形状特征序列和形状模板库中对应形状特征序列之间的曼哈顿距离以得到两者之间的相似度，根据相似度得到待识别对象的形状识别结果。通过增加待识别对象的圆形度和矩形度这两个特征，能够很好的区分质心轮廓距离相似的待识别对象，同时在保证了匹配速度不降低的情况下，提高了匹配精度。
基于质心轮廓距离目标识别方法系统