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公开(公告)号：CN111814781B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN201910288895.6
申请日：2019-04-11
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06V30/146 , G06V30/148
Abstract: 本申请公开了一种用于对图像块的识别结果进行校正的方法和设备以及存储介质。该方法包括：获得识别结果的候选矩阵，该候选矩阵的每一列代表相对应的图像块的识别结果的多个候选；确定树中的要搜索的节点的范围，该树是基于所述树中的每对节点所包含的内容之间的差异的度量来被构建的；以及通过将在所确定的范围内的所有节点所包含的内容与候选矩阵进行匹配，来校正识别结果。
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公开(公告)号：CN112288676A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201910629293.2
申请日：2019-07-12
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 公开了检测产品缺陷的方法和装置。一种在工业流水线上自动检测产品缺陷的方法，包括：获取待检测产品的第一图像，该第一图像包括产品的多个特征部；对第一图像进行变换以获得第二图像，在第二图像中多个特征部呈线性排列；利用卷积神经网络基于第二图像获得特征图，并且将特征图转换为热力图；从热力图中识别缺陷，并且在第二图像中多个特征部的线性排列中确定与所识别的缺陷对应的位置；以及基于该位置在第一图像中确定存在缺陷的特征部。
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公开(公告)号：CN111488757A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910073144.2
申请日：2019-01-25
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本申请公开了一种用于对图像的识别结果进行分割的方法和设备以及存储介质。该方法包括：识别图像中的文本以获得关于该文本的候选矩阵，其中，该候选矩阵中的每一行均代表所述文本的一个识别结果；将所述候选矩阵与文本库进行匹配以获得最佳匹配结果；计算所述最佳匹配结果与所述候选矩阵中的第1列至第j列的相似度，其中j是正整数并且小于或等于所述候选矩阵的总列数；和按照具有最大相似度的列数来分割所述图像的识别结果。
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公开(公告)号：CN110633725B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201810663447.5
申请日：2018-06-25
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82
Abstract: 公开了一种训练分类模型的方法和装置以及分类方法和装置。一种分类方法包括：从输入到经训练的分类模型的待测试信息中提取特征；将所提取的特征压缩成能够表征待测试信息的低维度的隐特征；对隐特征进行解压缩，从而得到解压缩后的特征；基于解压缩后的特征对待测试信息进行重建，以得到重建后的待测试信息；基于待测试信息与重建后的待测试信息之间的重建损失，判断待测试信息是属于已知类别还是属于未知类别；以及在确定待测试信息属于已知类别的情况下，经由经训练的分类模型，对待测试信息进行分类。
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公开(公告)号：CN111488757B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN201910073144.2
申请日：2019-01-25
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06V30/413 , G06V30/148
Abstract: 本申请公开了一种用于对图像的识别结果进行分割的方法和设备以及存储介质。该方法包括：识别图像中的文本以获得关于该文本的候选矩阵，其中，该候选矩阵中的每一行均代表所述文本的一个识别结果；将所述候选矩阵与文本库进行匹配以获得最佳匹配结果；计算所述最佳匹配结果与所述候选矩阵中的第1列至第j列的相似度，其中j是正整数并且小于或等于所述候选矩阵的总列数；和按照具有最大相似度的列数来分割所述图像的识别结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108875762B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN201710343028.9
申请日：2017-05-16
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/75
Abstract: 本公开涉及一种分类器训练方法、图像识别方法和图像识别设备。所述分类器训练方法包括：将训练图像与待匹配图像进行颜色空间转换以分别获得单通道训练图像和单通道待匹配图像；获得所述单通道训练图像的反色图像；将所述单通道训练图像、所述反色图像和所述单通道待匹配图像组合为三通道信息；对所述三通道信息进行标注；以及，用标注后的所述三通道信息训练分类器。
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公开(公告)号：CN111340029A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201811555067.6
申请日：2018-12-19
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本公开内容涉及用于识别收件人地址中的至少部分地址的装置和方法。根据本公开内容的一个实施方式，该装置包括：过分割单元，被配置成通过对至少部分地址的图像进行过分割得到过分割块序列；识别单元，被配置成通过对图像进行光学字符识别得到第一字符串；搜索单元，被配置成从地址数据库中搜索出与第一字符串匹配的多个候选字符串；相似度确定单元，被配置成通过执行动态时间规整确定过分割块序列与各个候选字符串的相似度；以及选择单元，被配置成根据相似度选择多个候选字符串之一作为至少部分地址的识别结果。使用该装置和方法至少能实现如下效果之一：提高识别日文收件人地址的中地址的准确程度和识别效率。
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公开(公告)号：CN110110734A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201810103385.2
申请日：2018-02-01
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62
Abstract: 本公开提供了开集识别方法、信息处理设备以及存储介质。该开集识别方法包括：利用训练好的判别模型来提取待识别数据的特征；以及基于所提取的特征来识别所述待识别数据的类别，其中，所述判别模型是通过下述方式来获得的：利用原始辅助数据、由生成模型得到的生成辅助数据、以及用于开集识别的具有已知类别的分类训练数据，分别以识别分类训练数据的类别和判别原始或生成辅助数据为任务，对判别模型进行交替训练。
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公开(公告)号：CN109784325A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201711105713.4
申请日：2017-11-10
Applicant: 富士通株式会社
Abstract: 本发明公开了一种开集识别方法和设备及计算机可读存储介质。所述方法包括：获取辅助数据样本和用于开集识别的具有已知类别的训练数据；交替地利用辅助数据和训练数据来训练神经网络，直至收敛；利用训练后的神经网络来提取用于开集识别的待识别数据的特征；以及基于待识别数据的特征来识别该待识别数据的类别。
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公开(公告)号：CN109472276A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201710807294.2
申请日：2017-09-08
Applicant: 富士通株式会社
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及模式识别模型的构建方法和装置及模式识别方法。该构建方法包括：将给定训练集里的多个样本分为两组，多个样本中的每个样本具有各自对应的类；训练用于区分两组样本的二类分类器；重复上述步骤N次，得到N个二类分类器，N为任意正整数；以及将N个二类分类器进行组合来构建组合分类器用于模式识别。与传统方法相比，根据本发明的方法和装置构建的组合分类器能够在不降低性能的同时，大大缩短特征匹配时间。
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