图像处理方法及装置、电子设备和可读存储介质

发明专利有效专利

申请号：
CN202010106684.9
IPC分类号：G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
申请日期：
2020-02-21
申请人：
北京集创北方科技股份有限公司

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法律信息

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著录项信息

专利名称	图像处理方法及装置、电子设备和可读存储介质
申请号	CN202010106684.9	申请日期	2020-02-21
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-06-26	公开/公告号	CN111340188A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;K;9;/;6;2查看分类表>
申请人	北京集创北方科技股份有限公司	申请人地址	北京市大兴区经济技术开发区景园北街2号56幢变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京集创北方科技股份有限公司	当前权利人	北京集创北方科技股份有限公司
发明人	陈世林;冯继雄;田志民;王长海;陈子轩;李保梁;宋子明;刘小宁
代理机构	北京成创同维知识产权代理有限公司	代理人	马陆娟

摘要

本发明公开了一种图像处理方法及装置、电子设备和可读存储介质，图像处理方法包括：获取采集图像；将采集图像输入预先训练的神经网络模型，获得采集图像中的底纹图像；基于采集图像和底纹图像，获得过滤底纹后的图像，其中神经网络模型通过以下方式训练：将带底纹图像样本集中的每个带底纹图像样本输入神经网络模型，由神经网络模型输出判定的底纹图像，与带底纹图像样本已知的底纹图像进行对比，从而对神经网络模型各层隐层节点之间的特征系数进行训练，获得训练后的神经网络模型。本发明能够更好的提取出当前环境下采集图像中的底纹信息，进而获得质量更好的有效信息，增强图像识别结果的准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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