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基于深度学习的计算机设计场景文本与非文本图片分类算法研究
被引量:
1
1
作者
付智军
《科技通报》
2019年第9期106-109,共4页
基于深度学习特征编码及计算机设计场景图片来进行文本图片分类。算法首先对输入的图片使用最大值稳定区域进行文字候选区域提取,然后将这些提取出来的区域输入到多类卷积神经网络中,然后将CNN最后一层的输出作为每个区域的特征;再使用...
基于深度学习特征编码及计算机设计场景图片来进行文本图片分类。算法首先对输入的图片使用最大值稳定区域进行文字候选区域提取,然后将这些提取出来的区域输入到多类卷积神经网络中,然后将CNN最后一层的输出作为每个区域的特征;再使用词袋模型把区域特征表示成为编码,最后利用这些编码输入到支持向量机中并作最后的判定。本文算法目的是提取文字候选区域来作为算法的感兴趣区域,结合深度学习算法使得文字图片的识别更加准确,使系统具有更好的鲁棒性。在对卷积神经网络进行算法训练的时候,可以对感兴趣的区域进行聚类,最终使得原来的两种分类变成了多种分类,进而使得文字区域特征的划分更具细粒度。
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关键词
深度学习
计算机设计场景
文本与非文本
图片分类
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习的计算机设计场景文本与非文本图片分类算法研究
被引量:
1
1
作者
付智军
机构
重庆财经职业学院
出处
《科技通报》
2019年第9期106-109,共4页
文摘
基于深度学习特征编码及计算机设计场景图片来进行文本图片分类。算法首先对输入的图片使用最大值稳定区域进行文字候选区域提取,然后将这些提取出来的区域输入到多类卷积神经网络中,然后将CNN最后一层的输出作为每个区域的特征;再使用词袋模型把区域特征表示成为编码,最后利用这些编码输入到支持向量机中并作最后的判定。本文算法目的是提取文字候选区域来作为算法的感兴趣区域,结合深度学习算法使得文字图片的识别更加准确,使系统具有更好的鲁棒性。在对卷积神经网络进行算法训练的时候,可以对感兴趣的区域进行聚类,最终使得原来的两种分类变成了多种分类,进而使得文字区域特征的划分更具细粒度。
关键词
深度学习
计算机设计场景
文本与非文本
图片分类
Keywords
deep learning
computer design scenarios
text and non-text
image classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的计算机设计场景文本与非文本图片分类算法研究
付智军
《科技通报》
2019
1
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职称材料
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