[發(fā)明專利]一種結(jié)合STN模塊的文本檢測(cè)深度學(xué)習(xí)方法及系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811528158.0
• 申請(qǐng)日: 2018-12-13
• 公開（公告）號(hào): CN109635743A
• 公開（公告）日: 2019-04-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 侯進(jìn);黃賢俊
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深源恒際科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/32;G06K9/36
• 代理公司: 北京匯信合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11335
• 代理人: 孫民興

1.一種結(jié)合STN模塊的文本檢測(cè)深度學(xué)習(xí)方法，其特征在于，包括：

基于STN深度網(wǎng)絡(luò)模塊，對(duì)輸入圖片進(jìn)行圖像變換的相關(guān)變換矩陣參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)與估計(jì)，利用相關(guān)變換矩陣參數(shù)對(duì)圖像特征進(jìn)行矯正變換；

通過文本檢測(cè)算法對(duì)矯正變換后的圖像上的文本條目區(qū)域進(jìn)行定位檢測(cè)。

2.如權(quán)利要求1所述的結(jié)合STN模塊的文本檢測(cè)深度學(xué)習(xí)方法，其特征在于，STN深度網(wǎng)絡(luò)模塊的目標(biāo)設(shè)計(jì)為旋轉(zhuǎn)、防射、透視變換中的至少一種。

3.如權(quán)利要求1所述的結(jié)合STN模塊的文本檢測(cè)深度學(xué)習(xí)方法，其特征在于，所述文本檢測(cè)算法為Faster RCNN、EAST、CTPN、TextBoxes，以及RRCNN中的任意一種。

4.一種結(jié)合STN模塊的文本檢測(cè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其特征在于，包括圖像變換矯正模塊和文本條目檢測(cè)模塊；其中，

所述圖像變換矯正模塊用于基于STN深度網(wǎng)絡(luò)模塊，對(duì)輸入圖片進(jìn)行圖像變換的相關(guān)變換矩陣參數(shù)進(jìn)行學(xué)習(xí)與估計(jì)，利用相關(guān)變換矩陣參數(shù)對(duì)圖像特征進(jìn)行矯正變換；

所述文本條目檢測(cè)模塊用于通過文本檢測(cè)算法對(duì)矯正變換后的圖像上的文本條目區(qū)域進(jìn)行定位檢測(cè)。

5.如權(quán)利要求4所述的結(jié)合STN模塊的文本檢測(cè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其特征在于，STN深度網(wǎng)絡(luò)模塊的目標(biāo)設(shè)計(jì)為旋轉(zhuǎn)、防射、透視變換中的至少一種。

6.如權(quán)利要求4所述的結(jié)合STN模塊的文本檢測(cè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，其特征在于，所述文本條目檢測(cè)模塊采用Faster RCNN、EAST、CTPN、TextBoxes，以及RRCNN中的任意一種算法。