-
公开(公告)号：CN111652233B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010495757.8
申请日：2020-06-03
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天之卫网络空间安全科技有限公司
IPC分类号： G06V20/62 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/082
摘要： 本发明涉及一种针对复杂背景的文本验证码自动识别方法，包括：验证码去噪模块通过循环生成式对抗网络去除真实验证码的复杂安全特征；字符分割模块使用图像处理算法将整体验证码图片分割为单个字符；分割后的字符送入文本识别网络得到最终输出。本发明提出的文本验证码自动识别方法可以快速有效的识别带有背景噪声、字符扭曲、边缘模糊的文本类型验证码，具有高度泛化性和可移植性，可以简单的嵌入到爬虫算法中，解决数据获取过程中遇到的验证码问题。
-
公开(公告)号：CN111652233A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010495757.8
申请日：2020-06-03
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天之卫网络空间安全科技有限公司
IPC分类号： G06K9/34 , G06K9/40 , G06N3/04 , G06F16/951
摘要： 本发明涉及一种针对复杂背景的文本验证码自动识别方法，包括：验证码去噪模块通过循环生成式对抗网络去除真实验证码的复杂安全特征；字符分割模块使用图像处理算法将整体验证码图片分割为单个字符；分割后的字符送入文本识别网络得到最终输出。本发明提出的文本验证码自动识别方法可以快速有效的识别带有背景噪声、字符扭曲、边缘模糊的文本类型验证码，具有高度泛化性和可移植性，可以简单的嵌入到爬虫算法中，解决数据获取过程中遇到的验证码问题。
-
公开(公告)号：CN113139536B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110515675.X
申请日：2021-05-12
申请人： 哈尔滨工业大学(威海)
摘要： 本发明涉及一种基于跨域元学习的文本验证码识别方法、设备及存储介质，包括：(1)元训练阶段：首先，生成大量带有不同安全特征的验证码图片作为基础训练数据；然后，进行字符分割，并将分割好的字符输入到ResNet神经网络模型中进行特征提取；最后，得到预估类别的损失值；(2)微调阶段：标注少量几张与元训练阶段中基础训练数据不同类型的验证码图片，对ResNet神经网络模型进行微调，得到最终的识别结果。本发明具有标注样本量极少，模型训练速度快，泛化能力强，识别准确率高的特点，解决了现有验证码识别方法需要大量标注数据以及模型迁移难度大等问题，能够满足工业化需求，具有广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN116824270A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310925490.5
申请日：2023-07-26
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天之卫网络空间安全科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本申请提供了一种基于注意力机制改进的小样本车型识别方法，解决了现有车型识别方法在少量样本的情况下识别精度低的技术问题，包括：步骤一，提取车辆图像样本的特征图；步骤二，将特征图输入第一注意力模块，采用全局平均池化，生成注意力权重图_1；步骤三，使用注意力权重图_1，对特征图#imgabs0#加权、卷积，得到新特征图；步骤四，将新特征图输入第二注意力模块，采用全局最大池化，生成注意力权重图_2；步骤五，使用注意力权重图_2，对新特征图加权，得到细化特征图；步骤六，将细化特征图输入全卷积网络分类模块，计算属于每个车型类别的概率。本发明广泛应用于车型识别技术领域。
-
公开(公告)号：CN115331210A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211013538.7
申请日：2022-08-23
申请人： 哈尔滨工业大学(威海) , 威海天之卫网络空间安全科技有限公司
摘要： 本申请提供了一种针对雾霾天气环境的自动车牌识别方法，首先上传雾霾天气环境下的有雾车辆图像，然后使用训练好的雾霾图像预处理模块对有雾车辆图像进行去雾处理，再采用车牌定位模块进行车牌定位，最后将定位出来的车牌输入到车牌识别模块进行车牌字符识别，并且输出识别结果。本申请提供的针对雾霾天气环境的自动车牌识别方法，在图像去雾方面，使用少量成对图像数据即可获得较好的去雾效果；针对雾霾天气环境下的车牌自动识别，适应性较强，识别准确率高，解决了现有对雾霾天气环境下车牌识别准确率较低的问题，具有广泛的应用前景。
-
公开(公告)号：CN113139536A
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202110515675.X
申请日：2021-05-12
申请人： 哈尔滨工业大学(威海)
摘要： 本发明涉及一种基于跨域元学习的文本验证码识别方法、设备及存储介质，包括：(1)元训练阶段：首先，生成大量带有不同安全特征的验证码图片作为基础训练数据；然后，进行字符分割，并将分割好的字符输入到ResNet神经网络模型中进行特征提取；最后，得到预估类别的损失值；(2)微调阶段：标注少量几张与元训练阶段中基础训练数据不同类型的验证码图片，对ResNet神经网络模型进行微调，得到最终的识别结果。本发明具有标注样本量极少，模型训练速度快，泛化能力强，识别准确率高的特点，解决了现有验证码识别方法需要大量标注数据以及模型迁移难度大等问题，能够满足工业化需求，具有广泛的应用前景。
-
-
-
-
-
搜索结果
6 条记录 (耗时 0.035 秒)
