【摘 要】
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针对背景紊乱、字符残缺的卷烟图像,提出多尺度特征融合的残缺卷烟编码识别方法,以进行端到端的训练与应用.首先使用特征提取网络从图像中提取多尺度融合特征;然后提出区域优化模块,对提取到的融合特征进一步优化,识别与定位网络学习这些优化后的特征能更加鲁棒地完成识别与定位任务;最后使用匹配算法对识别与定位结果进行匹配,得到最终结果.在完整卷烟编码数据集中进行实验,与现有方法相比,所提方法在识别精度与效率上均
【机 构】
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上海大学上海电影学院,上海电影特效工程技术研究中心,上海交通大学计算机科学与工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(61303093),上海市自然科学基金(19ZR1419100).
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针对背景紊乱、字符残缺的卷烟图像,提出多尺度特征融合的残缺卷烟编码识别方法,以进行端到端的训练与应用.首先使用特征提取网络从图像中提取多尺度融合特征;然后提出区域优化模块,对提取到的融合特征进一步优化,识别与定位网络学习这些优化后的特征能更加鲁棒地完成识别与定位任务;最后使用匹配算法对识别与定位结果进行匹配,得到最终结果.在完整卷烟编码数据集中进行实验,与现有方法相比,所提方法在识别精度与效率上均有全面的提升.在残缺卷烟编码数据的识别转录实验中,所提方法的识别效率与人工相比有较大提升.
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