一种书法字体与文字内容同步识别方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202110681231.3
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/34;G06K9/36;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-06-18
申请人：
西安电子科技大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种书法字体与文字内容同步识别方法及系统
申请号	CN202110681231.3	申请日期	2021-06-18
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-17	公开/公告号	CN113408418A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;3;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	西安电子科技大学	申请人地址	陕西省西安市雁塔区太白南路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	西安电子科技大学	当前权利人	西安电子科技大学
发明人	张海宾;黄相喆;孙文;秦溢凡
代理机构	西安通大专利代理有限责任公司	代理人	高博

摘要

本发明公开了一种书法字体与文字内容同步识别方法及系统，将预处理的书法字体图像集输入到训练好的基于迁移学习的卷积神经网络模型里面，对待识别的中国书法字体与文字内容进行同步识别；卷积神经网络由7个层组成，使用迁移学习技术，固定前三层网络参数，迁移识别书法字体的模型参数识别汉字内容，以实现中国书法字体与文字内容的同步识别，并降低构建模型的时间。通过使用多种高效机器学习技术，包括反向传播算法，基于梯度下降的Adam优化算法，SoftMax回归分类，深度迁移学习网络等技术，成功完成了基于深度迁移学习的模型的训练，以准确实现中国书法字体与文字内容的同步识别，并降低构建模型的时间。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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