-
公开(公告)号：CN109344856B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201810910833.X
申请日：2018-08-10
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多层判别式特征学习的脱机签名鉴别方法，包括：采集签名图像并进行预处理；建立多层判别式特征学习神经网络模型并进行训练；进行签名图像的特征提取，并进行特征归一化；针对每位用户的签名数据，取其中的真签名特征作为正样本，除该用户之外的其他用户的真签名特征作为负样本，通过正样本加权，训练二分类SVM模型；对于待鉴定签名图像，进行特征提取并归一化，然后用SVM模型鉴定其真伪。本发明充分利用深度网络模型的特征学习能力，以及签名数据中不同层次、多尺度特征，基于深度网络模型和二分类SVM模型，实现了高精度的脱机签名鉴定方法，具有准确率高、适应性好等特点，具有较好的实用价值。
-
公开(公告)号：CN112607200A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011533265.X
申请日：2020-12-22
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种无人机运输箱用的机臂无损开合式夹扣装置，包括无损开合式夹扣机构、夹扣机构承托横梁、高度调节竿和运输箱壳体；无损开合式夹扣机构包括直角承托夹板、可摆动夹板、夹板连接螺杆、马蹄形支架、马蹄形支架紧固螺钉、马蹄形开合扳手、支架轴孔连接螺杆、可摆动铜扣环和双侧缓冲软胶片。本发明通过无损固定无人机的机臂，在运输过程中防止无人机在运输箱壳体内发生碰撞，保证无人机在运输过程中的完整性，并且具有良好的减震性能。
-
公开(公告)号：CN109948714A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910221267.6
申请日：2019-03-22
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了基于残差卷积和递归神经网络的中文场景文本行识别方法，包括以下步骤：收集中文场景文本训练图像、对训练图像尺寸做归一化处理、对训练图像做数据增广处理、设计残差卷积神经网络、残差递归神经网络和CTC模型、对水平文本行和竖直文本行训练以及选择取置信度较高的结果为识别结果；本发明通过将卷积神经网络和递归神经网络结合起来，解决中文场景文本行识别的问题，避免了对文本行进行字符分割以及误分割带来的错误识别，通过在卷积神经网络和递归神经网络中加入了残差连接可加速模型的训练，从而得到实用的中文场景文本识别模型，且具有鲁棒性强，能够识别复杂背景、复杂光照和多种字体的中文文本行。
-
公开(公告)号：CN109800756A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811533332.0
申请日：2018-12-14
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于中文历史文献密集文本的文字检测识别方法，包括步骤：(1)数据获取：采集历史文献图像，进行人工标注；(2)数据预处理：对历史文献图像进行竖直投影做列切分，将历史文献中竖直的文本按列切开；(3)构建并预训练一个单行文本识别的卷积神经网络；(4)构建一个对单行文本进行文字检测的卷积神经网络，与进行单行文本识别的卷积神经网络共享浅层参数，同时进行训练；文字检测卷积神经网络利用文本识别卷积神经网络所提供的文本信息，对检测的位置进行微调，实现精确检测历史文献中密集文本的单个文字位置。本发明采用了卷积神经网络实现文本识别，并且充分利用文本识别分类器的指导信息，检测的效果可以更加精确。
-
公开(公告)号：CN109784191A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811559959.3
申请日：2018-12-20
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于商图像的多任务人脸光照编辑方法，包含以下步骤：(1)预处理：对目标人脸与参考人脸进行人脸检测与人脸配准；(2)商图像特征提取：根据不同的人脸光照编辑任务提取相应的初始商图像特征；(3)商图像特征扩散：根据目标人脸把初始商图像特征扩散到整幅图像；(4)商图像融合：根据不同的人脸光照编辑任务把目标人脸与商图像进行融合，实现相应的光照迁移、光照归一化。本发明方法能在一个技术框架内同时实现人脸的光照迁移与光照归一化效果，提高人脸光照编辑系统的复用性、可扩展性，同时能自动地提取人脸的光照信息，并根据不同任务与人脸的特点自适应地进行光照调节，提高了人脸光照编辑的效率和易用性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114418869B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111584077.4
申请日：2021-12-22
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06V30/146 , G06V30/19 , G06V30/414
Abstract: 本发明公开了一种文档图像几何校正方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取第一文档图像，对第一文档图像中的像素进行分类，区分文档图像中前景文档区域和环境边界区域，获取前景文档区域的掩膜图；在掩模图上提取控制点，根据控制点对第一文档图像进行初步矫正，删除环境边界，获得初步矫正并删除环境边界的第二文档图像；获取第二文档图像的第一坐标偏移矩阵，根据第一坐标偏移矩阵对第二文档图像进行偏移后，获得矫正后的第三文档图像。本发明能够处理具有不同环境边界区域的拍摄文档图像，包括具有较小的环境边界区域、具有较大的环境边界区域或者不具有环境边界区域的情况。本发明可广泛应用于模式识别与人工智能技术领域。
-
公开(公告)号：CN111507351B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202010298720.6
申请日：2020-04-16
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
IPC: G06V30/148 , G06V30/416 , G06V30/19 , G06V30/14 , G06N3/0464 , G06N3/08
-
公开(公告)号：CN109344855B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201810909935.X
申请日：2018-08-10
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于排序引导回归的深度模型的人脸美丽评价方法，包括：采集人脸图片并进行预处理和标注；对训练集采样，构建一个可以同时处理排序和回归任务的人脸美丽评价模型，包括回归子网络和排序子网络；将采样得到的成对图片输入到该网络模型中，利用回归损失和排序损失作为监督信号，以层级微调的优化方式来训练网络模型直至收敛；将需要预测的人脸图片输入人脸美丽评价模型的任意一个回归子网络中，输出的分数即为评价结果。本发明通过在深度网络模型的训练阶段中引入了相对审美的机制，有效地反映了人类对人脸审美的本质，使得提取的人脸美丽特征具有更好的泛化能力，从而使深度网络模型的人脸美丽预测能力更加接近于人类水平。
-
公开(公告)号：CN109800756B
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN201811533332.0
申请日：2018-12-14
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种用于中文历史文献密集文本的文字检测识别方法，包括步骤：(1)数据获取：采集历史文献图像，进行人工标注；(2)数据预处理：对历史文献图像进行竖直投影做列切分，将历史文献中竖直的文本按列切开；(3)构建并预训练一个单行文本识别的卷积神经网络；(4)构建一个对单行文本进行文字检测的卷积神经网络，与进行单行文本识别的卷积神经网络共享浅层参数，同时进行训练；文字检测卷积神经网络利用文本识别卷积神经网络所提供的文本信息，对检测的位置进行微调，实现精确检测历史文献中密集文本的单个文字位置。本发明采用了卷积神经网络实现文本识别，并且充分利用文本识别分类器的指导信息，检测的效果可以更加精确。
-
公开(公告)号：CN111507351A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010298720.6
申请日：2020-04-16
Applicant: 华南理工大学 , 华南理工大学珠海现代产业创新研究院
Abstract: 本发明公开一种古籍文档数字化的方法，包括：收集数据，再利用收集的数据训练单字检测模型，得到单字输出结果；同时训练单字分类模型，对检测后的单字输出分类结果，结合单字的检测以及识别结果最终得到文档的识别结果；利用图形形态学的方法提取文档版面的直线，并设计算法解决文档双列夹注的问题，为文档结构化输出提供条件，最后输出图片对应的文档数字化结果，完成文档数字化的工作。本发明方法解决了版面复杂，密集文档下的单字检测以及较大的文档背景中包括污渍干扰等问题，具有简单高效，识别精度高的优点，将现代计算机信息技术与传统人文文化相结合，对于数字遗产保护，信息发现，纸质文档转录等工作具有重要的积极作用。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
342
records
(took 0.063 seconds)
