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基于PSO-WNN的场景图像中字符检测与提取方法

摘要

本发明公开了基于PSO‑WNN的场景图像中字符检测与提取方法,具体方法如下:步骤1至步骤2是为自然场景原始图像的字符检测与提取做准备,步骤3至步骤6是对场景图像字符检测与提取使用的WNN算法的参数进行PSO优化,步骤7是根据步骤1至步骤6的处理结果对自然场景原始图像正式进行字符检测与提取,本发明避免了梯度下降法中要求激活函数可微及对函数求导的计算,它在WNN算法的基础上,加入变异因子,引入高斯加权的全局极值,有利于全局极值向最优解方向收敛,保证了算法的泛化能力。

著录项

  • 公开/公告号CN111860490A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-10-30

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 邵阳学院;

    申请/专利号CN202010249787.0

  • 发明设计人 黄同成;黄健钧;胡俣华;李平;

    申请日2020-04-01

  • 分类号G06K9/32(20060101);G06K9/34(20060101);G06K9/40(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11531 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张丽

  • 地址 422000 湖南省邵阳市大祥区学院路邵阳学院

  • 入库时间 2023-06-19 08:42:38

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-21

    授权

    发明专利权授予

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