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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种矩阵式字符关键点检测方法和装置，该方法基于监督学习训练若干关键点簇，再通过无监督聚类得到字符各关键点的中心坐标，包括：1将OCR字符图映射至固定规格的像素矩阵；2设定阈值参数二值化该像素矩阵得到字符像素图；3标注该字符像素图中的笔画起点、笔画终点、笔画交叉点处的若干像素，并记录簇数量；4用深度学习神经网络学习该像素矩阵的若干簇关键点；5再用无监督聚类算法得到各簇关键点中心。本发明具有高准度，低延迟，鲁棒性强特点，可用于常规字符型盲文板、辅助盲人跳过学习盲文直接学习理解常规字符等产品功能应用，具有较好的商业化前景。
主权项：1.一种矩阵式字符关键点检测方法，其特征在于，包括如下步骤：1OCR字符像素矩阵图获取；调用电脑内置字体，将其放置于预设矩阵尺寸中央，生成像素矩阵图；2字符像素图制作；设定阈值，将步骤1中的像素矩阵图二值化得到字符像素图；3标注若干簇关键点；基于步骤2得到的字符像素图，标注其字符所有笔画的起点、终点、交叉点处若干个像素点，记录标注像素点的坐标及簇数量作为标签；4训练字符像素图与若干簇关键点；将步骤2的字符像素图及步骤3的标签放入深度学习神经网络训练得到训练后模型；5无监督聚类得到各关键点中心；将步骤4得到的训练后模型对所需检测关键点字符测试得到若干关键像素点，再使用无监督聚类算法得到字符关键点中心坐标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种矩阵式字符关键点检测方法和装置
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