基于水淹法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201811363638.6 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN109583333A 公開（公告）日 2019-04-05
申請(qǐng)公布號(hào) CN109583333A 申請(qǐng)公布日 2019-04-05
分類號(hào) G06K9/00（2006.01）I; G06K9/62（2006.01）I; G06T7/11（2017.01）I; G06N3/04（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 劉剛; 黃元慶; 譚煥云 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 中證信用增進(jìn)股份有限公司
代理機(jī)構(gòu) - 代理人 -
地址 518038 廣東省深圳市福田區(qū)深南大道2012號(hào)深圳證券交易所廣場(chǎng)44樓
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明涉及人工智能、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)，尤其涉及一種基于水淹法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別方法，包括以下步驟：(1)為圖像預(yù)處理：降噪、二值化；(2)使用水淹法循環(huán)切割圖片；(3)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，并通過TensorFlow工具做訓(xùn)練；(4)由步驟2)輸出的圖片數(shù)組，且該圖片為要識(shí)別的圖片，經(jīng)過流程處理后生成已分割且待識(shí)別的圖片，依據(jù)步驟3)生成的MODEL文件做識(shí)別，識(shí)別出各個(gè)圖片的值；(5)使用步驟2)輸出的圖片位置和步驟4)的識(shí)別結(jié)果重組圖片，最終完成圖片識(shí)別；基于水淹法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識(shí)別，通過該方法能實(shí)現(xiàn)對(duì)識(shí)別難度大、分割難度大的驗(yàn)證碼圖片進(jìn)行分割識(shí)別。