一种基于卷积网络的台标识别方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201410156448.2
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/66;G06N3/02
申请日期：
2014-04-17
申请人：
福州大学

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著录项信息

专利名称	一种基于卷积网络的台标识别方法
申请号	CN201410156448.2	申请日期	2014-04-17
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2014-07-02	公开/公告号	CN103902987A
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;/;6;6;;;G;0;6;N;3;/;0;2查看分类表>
申请人	福州大学	申请人地址	福建省福州市福清市西环北路36号国家级融侨经济技术开发区福州大学福清研究院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	福州大学	当前权利人	福州大学
发明人	郭太良;叶芸;林志贤;林金堂;姚剑敏;徐胜
代理机构	福州元创专利商标代理有限公司	代理人	蔡学俊

摘要

本发明公开了一种基于卷积网络技术的台标识别方法，针对处理相似台标在卷积神经网络识别准确度不高的问题，提出了一种级联神经网络来分类识别台标。其步骤是：第一步采集所需要识别的台标样本；第二步建立级联型卷积网络阵列，把采集的样本进行训练；第三步测试的图像经过卷积神经网络阵列运算，第四步统计阵列计算的结果判定所属台标。本发明已经在PC机进行了实验，进行40个电视台标的识别，包括10个CCTV电视台标和29个非CCTV台标、1个非台标。识别结果：40个台平均识别率为96.98%，平均错误率为0.62%。

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