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1. WO2020114135 - FEATURE RECOGNITION METHOD AND APPARATUS

Publication Number WO/2020/114135
Publication Date 11.06.2020
International Application No. PCT/CN2019/112909
International Filing Date 24.10.2019
IPC
G06K 9/62 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
G06K 9/66 2006.01
GPHYSICS
06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
KRECOGNITION OF DATA; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
9Methods or arrangements for reading or recognising printed or written characters or for recognising patterns, e.g. fingerprints
62Methods or arrangements for recognition using electronic means
64using simultaneous comparisons or correlations of the image signals with a plurality of references, e.g. resistor matrix
66references adjustable by an adaptive method, e.g. learning
Applicants
  • 西安光启未来技术研究院 XI'AN KUANG-CHI INSTITUTE OF FUTURE TECHNOLOGY [CN]/[CN]
Inventors
  • 刘若鹏 LIU, Ruopeng
  • 栾琳 LUAN, Lin
  • 季春霖 JI, Chunlin
Priority Data
201811492201.206.12.2018CN
Publication Language Chinese (ZH)
Filing Language Chinese (ZH)
Designated States
Title
(EN) FEATURE RECOGNITION METHOD AND APPARATUS
(FR) PROCÉDÉ ET APPAREIL DE RECONNAISSANCE DE CARACTÉRISTIQUE
(ZH) 特征识别的方法及装置
Abstract
(EN)
The present application provides a feature recognition method and apparatus. The method comprises: obtaining the first feature of a first target object; by using a machine learning model, obtaining the second feature of the first target object that is associated with the first feature of the first target object, wherein the second feature may be obtained after the machine learning model performs processing on the first feature, such as image rotation, resolution enhancement, and voice filtering; and then comparing the converted second feature with the currently obtained third feature, and if similar or identical, indicating that the third feature also describes the first target object. By using the solution, and using the machine learning model and large data to virtualize various forms of features of the first target object according to the actual features of the first target object so as to provide a large number of basic materials for feature recognition, the present invention solves the problem in the related technique of low accuracy when a feature recognition model recognizes various forms of features of a target object.
(FR)
La présente invention concerne un procédé et un appareil de reconnaissance de caractéristique. Le procédé consiste à : obtenir la première caractéristique d'un premier objet cible ; en utilisant un modèle d'apprentissage machine, obtenir la deuxième caractéristique du premier objet cible qui est associée à la première caractéristique du premier objet cible, la deuxième caractéristique pouvant être obtenue après que le modèle d'apprentissage machine ait effectué un traitement sur la première caractéristique, tel qu'une rotation d'image, une amélioration de résolution et un filtrage vocal ; et ensuite comparer la seconde caractéristique convertie avec la troisième caractéristique actuellement obtenue, et si elle est similaire ou identique, indiquer que la troisième caractéristique décrit également le premier objet cible. En utilisant la solution, et en utilisant le modèle d'apprentissage machine et des mégadonnées pour virtualiser diverses formes de caractéristiques du premier objet cible en fonction des caractéristiques réelles du premier objet cible de façon à fournir un grand nombre de matériaux de base pour une reconnaissance de caractéristiques, la présente invention résout le problème dans la technique apparentée de faible précision lorsqu'un modèle de reconnaissance de caractéristiques reconnaît diverses formes de caractéristiques d'un objet cible.
(ZH)
本申请提供了一种特征识别的方法及装置,其中,该方法包括:获取第一目标对象的第一特征;使用机器学习模型获取与所述第一目标对象第一特征具有关联关系的第一目标对象第二特征,该第二特征可以是机器学习模型对第一特征进行处理后获取的,例如图像旋转,分辨率增强,语音过滤等,然后依据转换后的第二特征与当前获取的第三特征进行比对,如果二者相似或相同,则表明第三特征描述的也是第一目标对象。采用上述方案,使用机器学习模型和大数据基于第一目标对象的实际特征,虚拟出第一目标对象的各种形式的特征,为特征识别提供大量基础素材,解决了相关技术中特征识别模型识别目标对象的多种形式的特征时准确率低的问题。
Also published as
Latest bibliographic data on file with the International Bureau