一种基于集聚交叉熵损失函数的序列识别方法

    公开(公告)号:CN110390326A

    公开(公告)日:2019-10-29

    申请号:CN201910517854.X

    申请日:2019-06-14

    IPC分类号: G06K9/32 G06K9/62

    摘要: 本发明公开了一种基于集聚交叉损失函数的序列识别方法,包括以下步骤:下载自然场景文本识别数据作为测试集,并使用开源代码合成的自然场景文本的数据作为训练数据;采集自然场景下的图片,并对所述图片进行等比例放缩操作;统计所述图片中的标签出现的字符类别、所述字符类别出现的次数;通过监督网络预测所述自然场景文本数据的字符类别、所述字符类别出现次数,将自然场景文本数据与所述标签的差别的部分进行训练;把步骤A中的自然场景文本识别数据、步骤C中的标签数据输入到预先设计好的网络中进行训练;输入测试数据到已训练完成的网络中,最后得到图片的识别结果;本发明对弯曲排列文本具有很高的鲁棒性和有效性。

    基于语义相关度预测和注意力解码的场景文本识别方法

    公开(公告)号:CN110717336A

    公开(公告)日:2020-01-21

    申请号:CN201910898753.1

    申请日:2019-09-23

    摘要: 本发明公开了一种基于语义相关度预测和注意力解码的场景文本识别方法,包括:S1,数据获取:获取合成训练数据集、真实评测数据集及常用词根统计表;所述常用词根统计表作为语义指导;S2,数据处理:将所述合成训练数据集和真实评测数据集进行拉伸变换至统一规范;S3,深度神经网络模型训练,S4,场景文本识别:将待识别的场景文本图像输入到深度神经网络模型,深度神经网络模型对待识别的场景文本图像进行精确识别,并返回一串字符作为识别结果。本发明的语义相关度预测模块以词根统计表为语义指导为语义注意力机制提供更加准确的高阶先验信息引导,学习得到的参数更能适应真实场景文本的图像特点,识别准确率更高。

    基于VR技术的抑郁症辅助治疗虚拟场景系统及其实现方法

    公开(公告)号:CN107320836A

    公开(公告)日:2017-11-07

    申请号:CN201710300341.4

    申请日:2017-05-02

    摘要: 本发明公开了一种基于VR技术的抑郁症辅助治疗虚拟场景系统及其实现方法,系统包括相互连接的虚拟场景交互模块、数据采集模块和数据分析模块,所述虚拟场景交互模块包括VR设备,所述虚拟场景交互模块通过VR设备与所述数据采集模块连接,所述数据分析模块包括数据库;所述虚拟场景交互模块还包括环境模块、角色模块以及情节模块;所述环境模块包括场所模块、声音模块、颜色模块以及天气模块;所述数据采集模块包括生理数据模块和主观感受模块;所述数据分析模块包括数据库和数据处理模块。本发明使得抑郁症患者在正确指导下,合理使用此虚拟场景系统的沉浸式体验治疗方法,可达到缓解抑郁心理的效果。