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[發明專利]基于Resnet的單行文本圖片比對方法及系統有效

專利信息
申請號: 202110787302.8 申請日: 2021-07-13
公開(公告)號: CN113657445B 公開(公告)日: 2022-06-07
發明(設計)人: 廖萬里;金卓;肖飛;林春蓮 申請(專利權)人: 珠海金智維信息科技有限公司
主分類號: G06V10/74 分類號: G06V10/74;G06V10/75;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 廣州嘉權專利商標事務所有限公司 44205 代理人: 張芬
地址: 519000 廣東省珠海*** 國省代碼: 廣東;44
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 resnet 單行 文本 圖片 方法 系統
【權利要求書】:

1.一種基于Resnet的單行文本圖片比對方法,其特征在于,包括以下步驟:

訓練步驟,輸入訓練數據集,通過特征提取網絡提取單行文本圖片的特征,利用分段函數將歐式距離轉化為編輯距離,并基于編輯距離構建損失函數,完成特征提取網絡的訓練,所述利用分段函數將歐式距離轉化為編輯距離的方法包括:

其中,D(x)為對比的單行文本圖片之間的歐式距離,N為大于0的整數,y為編輯距離;

識別步驟,輸入待對比的單行文本圖片,通過訓練好的特征提取網絡模型,得到所述待對比的單行文本圖片的編輯距離。

2.根據權利要求1所述的基于Resnet的單行文本圖片比對方法,其特征在于,所述特征提取網絡為Resnet網絡結構,網絡中包括多個卷積組;其中,第一個卷積組只包括1次卷積計算操作,卷積核為7×7,步長為2;除第一個以外的卷積組包括多個相同的殘差單元。

3.根據權利要求1所述的基于Resnet的單行文本圖片比對方法,其特征在于,所述損失函數為最小化樣本預測編輯距離與實際編輯距離之差。

4.根據權利要求1所述的基于Resnet的單行文本圖片比對方法,其特征在于,所述訓練數據的獲取方法包括:

獲取第一文本數據,對所述第一文本數據的每一行進行插入、替換和刪除中的至少一項操作,得到第二文本數據;

將所述第一文本數據及所述第二文本數據轉化為圖片,并按行進行切割,得到第一訓練單行文本圖片數據集。

5.根據權利要求4所述的基于Resnet的單行文本圖片比對方法,其特征在于,所述訓練數據的獲取方法還包括:

對所述第一訓練單行文本圖片數據集中的圖片進行加入噪聲、高斯模糊和圖像銳化中的至少一項操作,得到第二訓練單行文本圖片數據集。

6.一種基于Resnet的單行文本圖片比對系統,使用權利要求1至5中任一項的方法,其特征在于,包括:

模型訓練模塊,用于接收訓練數據集,通過特征提取網絡提取單行文本圖片的特征,利用分段函數將歐式距離轉化為編輯距離,并基于編輯距離構建損失函數,完成特征提取網絡的訓練,所述利用分段函數將歐式距離轉化為編輯距離的方法包括:

其中,D(x)為對比的單行文本圖片之間的歐式距離,N為大于0的整數,y為編輯距離;

編輯距離識別模塊,用于接收待對比的單行文本圖片,通過訓練好的特征提取網絡模型,得到所述待對比的單行文本圖片的編輯距離。

7.一種計算機可讀存儲介質,其上存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至5中任一項的方法。

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