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公开(公告)号：CN113378675A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110603538.1
申请日：2021-05-31
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种同时检测和特征提取的人脸识别方法，构建人脸检测数据集、人脸特征提取数据集，组成多任务人脸检测识别数据集；构建主干网络、人脸检测分支、人脸特征提取分支，训练基于深度神经网络的人脸检测识别模型，其中主干网络用于提取图像中深层特征，为后续检测以及特征提取分支提供回归分类信息，人脸检测分支用于估算热图、目标中心偏移以及边界框的大小，人脸特征提取分支用于提取每个人脸的特征生成特征向量；将待检测识别图像输入到训练好的人脸检测识别模型，完成人脸检测以及特征提取，进而确定人员身份信息。本发明提高了人脸检测识别的速度，降低了特征提取阶段对人脸检测阶段效果的依赖。
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公开(公告)号：CN113283423A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110126410.0
申请日：2021-01-29
Applicant: 南京理工大学 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于生成网络的自然场景扭曲文本图像矫正方法及系统，方法包括：1)扭曲数据增广。在平展文本图像上设置基准点，增广模块通过基准点的运动变换扭曲图像，代理网络与识别网络共同优化使扭曲文本识别难度较大，数据增广以后可获得成对的“平展‑扭曲”文本图像。2)搭建矫正网络。包括平展生成器、判别器，扭曲生成器、判别器，同时在损失函数中引入梯度先验损失，生成清晰度更高的矫正后图像。3)训练矫正网络。使用双向循环方式训练矫正网络。4)应用推理。利用训练后的矫正网络将待处理的自然场景扭曲文本矫正为平展文本。本发明能够有效消除自然场景文本的空间扭曲变形，得到的平展文本清晰度较高，提升了后续识别的精度。
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公开(公告)号：CN113283423B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202110126410.0
申请日：2021-01-29
Applicant: 南京理工大学 , 浙江华云信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于生成网络的自然场景扭曲文本图像矫正方法及系统，方法包括：1)扭曲数据增广。在平展文本图像上设置基准点，增广模块通过基准点的运动变换扭曲图像，代理网络与识别网络共同优化使扭曲文本识别难度较大，数据增广以后可获得成对的“平展‑扭曲”文本图像。2)搭建矫正网络。包括平展生成器、判别器，扭曲生成器、判别器，同时在损失函数中引入梯度先验损失，生成清晰度更高的矫正后图像。3)训练矫正网络。使用双向循环方式训练矫正网络。4)应用推理。利用训练后的矫正网络将待处理的自然场景扭曲文本矫正为平展文本。本发明能够有效消除自然场景文本的空间扭曲变形，得到的平展文本清晰度较高，提升了后续识别的精度。
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