一种基于机器学习的污损二维码修复方法及系统

    公开(公告)号:CN108596003A

    公开(公告)日:2018-09-28

    申请号:CN201810322991.3

    申请日:2018-04-11

    申请人: 中山大学

    IPC分类号: G06K7/14 G06K9/20 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于机器学习的污损二维码修复方法及系统,其中,所述污损二维码修复方法包括:对获取的彩色二维码图像进行灰度化处理,转化为灰度二维码图像;对所述灰度二维码图像进行灰度增强处理,获取增强处理后的灰度二维码图像;采用训练好的SVM模型对增强处理后的灰度二维码图像进行二维码区域定位处理,获取二维码区域图像;采用训练好的图像修复模型对所述二维码区域内的污损二维码进行修复处理,获取修复后的二维码图像。在本发明实施过程中,能对污损的二维码进行快速的修复,提高扫描枪对污损二维码识别速度和能力。

    在ECC中实现位数自适应模乘运算的方法及模乘运算器

    公开(公告)号:CN103970504B

    公开(公告)日:2017-03-29

    申请号:CN201410191201.4

    申请日:2014-05-07

    IPC分类号: G06F7/72

    摘要: 本发明公开了一种在ECC中实现位数自适应模乘运算的方法,包括:基于零位检测模块获取输入数据的位数;根据输入数据的位数选择与输入数据相接近的模乘运算档位;基于模乘运算档位所关联的64位KOA并行乘法器对所述输入数据进行运算。本发明还公开了一种ECC模乘运算器,包括:零位检测模块,用于获取输入数据的位数;模乘运算档位选择模块,用于根据输入数据的位数选择与输入数据相接近的模乘运算档位;模乘运算模块,用于基于模乘运算档位所关联的64位KOA并行乘法器对所述输入数据进行运算。通过本发明实施例,在原始的KOA算法进行改进,使其自动的根据输入乘数的位数进行计算调整,以达到最优的计算效果。