[發(fā)明專利]一種壓印類型識別方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201910008695.0 | 申請日: | 2019-01-04 |
| 公開(公告)號: | CN109740601A | 公開(公告)日: | 2019-05-10 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 羅熹之 | 申請(專利權(quán))人: | 北京奇藝世紀(jì)科技有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/32 | 分類號: | G06K9/32;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11227 | 代理人: | 王寶筠 |
| 地址: | 100080 北京市海淀*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 壓印 圖像子集 概率 區(qū)域圖像 圖像處理 凸起型 印刷型 子集 圖像 快速確定 輸入壓 準(zhǔn)確率 預(yù)設(shè) 采集 申請 | ||
1.一種壓印類型識別方法,其特征在于,包括:
對待識別物體的待識別區(qū)域圖像進(jìn)行圖像處理,得到處理后的圖像;
按照預(yù)設(shè)方向切分所述處理后的圖像,得到多個圖像子集;
將所述圖像子集輸入壓印類型識別模型,獲得所述圖像子集為凸起型子集的第一概率,以及所述圖像子集為印刷型子集的第二概率;
根據(jù)各個所述圖像子集對應(yīng)的第一概率與第二概率,確定所述待識別物體的壓印類型為凸起型或者印刷型。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的壓印類型識別方法,其特征在于,所述按照預(yù)設(shè)方向切分所述處理后的圖像,得到多個圖像子集,具體包括:
沿所述處理后的圖像上待識別圖形的排列方向均勻切分所述處理后的圖像,得到多個所述圖像子集,所述圖像子集為單像素高度。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的壓印類型識別方法,其特征在于,所述對待識別物體的待識別區(qū)域圖像進(jìn)行圖像處理,具體包括:
對所述待識別區(qū)域圖像先后進(jìn)行灰度化和形態(tài)學(xué)處理。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的壓印類型識別方法,其特征在于,所述形態(tài)學(xué)處理具體為:形態(tài)學(xué)梯度。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的壓印類型識別方法,其特征在于,所述根據(jù)各個所述圖像子集對應(yīng)的第一概率與第二概率,確定所述待識別物體的壓印類型為凸起型或者印刷型,具體包括:
對各個所述圖像子集對應(yīng)的第一概率求和,得到第一概率之和;對各個所述圖像子集對應(yīng)的第二概率求和,得到第二概率之和;
比較所述第一概率之和與所述第二概率之和的大小,如果所述第一概率之和大于所述第二概率之和,則確定所述待識別物體的壓印類型為凸起型;如果所述第二概率之和大于所述第一概率之和,則確定所述待識別物體的壓印類型為印刷型。
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5任一項所述的壓印類型識別方法,其特征在于,在所述將所述圖像子集輸入壓印類型識別模型之前,所述方法還包括:
獲取M個第一類輸入訓(xùn)練集和N個第二類輸入訓(xùn)練集,所述M和所述N均為正整數(shù);所述第一類輸入訓(xùn)練集,為凸起型物體的待識別區(qū)域圖像進(jìn)行所述圖像處理,得到的處理后的圖像按照所述預(yù)設(shè)方向切分得到的圖像子集;所述第二類輸入訓(xùn)練集,為印刷型物體的待識別區(qū)域圖像進(jìn)行所述圖像處理,得到的處理后的圖像按照所述預(yù)設(shè)方向切分得到的圖像子集;
利用Caffe框架以所述第一類輸入訓(xùn)練集和所述第二類輸入訓(xùn)練集作為輸入,訓(xùn)練得到所述壓印類型識別模型。
7.一種壓印類型識別裝置,其特征在于,包括:
圖像處理模塊,用于對待識別物體的待識別區(qū)域圖像進(jìn)行圖像處理,得到處理后的圖像;
圖像分割模塊,用于按照預(yù)設(shè)方向切分所述處理后的圖像,得到多個圖像子集;
壓印類型識別模塊,用于將所述圖像子集輸入壓印類型識別模型,獲得所述圖像子集為凸起型子集的第一概率,以及所述圖像子集為印刷型子集的第二概率;
壓印類型確定模塊,用于根據(jù)各個所述圖像子集對應(yīng)的第一概率與第二概率,確定所述待識別物體的壓印類型為凸起型或者印刷型。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的壓印類型識別裝置,其特征在于,所述圖像分割模塊,具體包括:
第一分割單元,用于沿所述處理后的圖像上待識別圖形的排列方向均勻切分所述處理后的圖像,得到多個所述圖像子集,所述圖像子集為單像素高度。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的壓印類型識別裝置,其特征在于,所述壓印類型確定模塊,具體包括:
第一求和單元,用于對各個所述圖像子集對應(yīng)的第一概率求和,得到第一概率之和;
第二求和單元,用于對各個所述圖像子集對應(yīng)的第二概率求和,得到第二概率之和;
比較單元,用于比較所述第一概率之和與所述第二概率之和的大小;
壓印類型確定單元,用于當(dāng)所述第一概率之和大于所述第二概率之和時,確定所述待識別物體的壓印類型為凸起型;當(dāng)所述第二概率之和大于所述第一概率之和時,確定所述待識別物體的壓印類型為印刷型。
10.根據(jù)權(quán)利要求7-9任一項所述的壓印類型識別裝置,其特征在于,所述裝置還包括:
訓(xùn)練集獲取模塊,用于獲取M個第一類輸入訓(xùn)練集和N個第二類輸入訓(xùn)練集,所述M和所述N均為正整數(shù);所述第一類輸入訓(xùn)練集,為凸起型物體的待識別區(qū)域圖像進(jìn)行所述圖像處理,得到的處理后的圖像按照所述預(yù)設(shè)方向切分得到的圖像子集;所述第二類輸入訓(xùn)練集,為印刷型的待識別區(qū)域圖像進(jìn)行所述圖像處理,得到的處理后的圖像按照所述預(yù)設(shè)方向切分得到的圖像子集;
壓印類型識別模型訓(xùn)練模塊,用于利用Caffe框架以所述第一類輸入訓(xùn)練集和所述第二類輸入訓(xùn)練集作為輸入,訓(xùn)練得到所述壓印類型識別模型。
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G06K 數(shù)據(jù)識別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識別印刷或書寫字符或者用于識別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯誤的檢測或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個筆畫組成的,而且每個筆畫表示不同的代碼值的字符
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