【技术实现步骤摘要】
一种基于深度学习算法的图案识别方法的模拟平台
本专利技术涉及图案识别
，具体为一种基于深度学习算法的图案识别方法的模拟平台。
技术介绍
图案识别也叫图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术，在现代科技大发展的时代，图像识别技术已经占据人类生产生活的很大一部分，一些诸如指纹识别、面部识别等的优秀应用更是层出不穷，图像处理与识别技术在很多智能设备中均有所应用和推广，基于深度学习算法的图案识别是图像识别方法的一种，利用高深度的算法进行图像识别的方式，有望在未来社会上得到广泛普及。现有的图像识别方法在对图像进行识别处理时，对图像内容的保密性较差，特别是在一些需要身份认证的图像识别方面，图像信息存在被盗取的风险，同时在对图样进行处理时，一般只能完成一个流程化的处理，而不能对处理后的图像进行再次开发处理，图像利用率较差。在中国专利技术专利申请公开说明书CN104778432A中公开的一种图像识别方法，该种图像识别方法，虽然能够识别现有技术无法识别的字符图片，且识别字符的准确率极高，可以达到百分之九十五以上，但是，该图像识别...
【技术保护点】
1.一种基于深度学习算法的图案识别方法的模拟平台，包括公共平台(1)、图样抄录模块(10)和图样配比模块(11)，其特征在于：所述公共平台(1)包括图样采集模块(2)、图样数据库模块(3)、图样加密虚化模块(4)、图样保存模块(5)、图样二次开发模块(6)、图样曝光度处理模块(7)、图样传输模块(8)和图样处理模块(9)，且图样采集模块(2)、图样数据库模块(3)、图样加密虚化模块(4)、图样保存模块(5)、图样二次开发模块(6)、图样曝光度处理模块(7)、图样传输模块(8)和图样处理模块(9)均与公共平台(1)之间信息单向传递，所述图样抄录模块(10)和图样配比模块(11...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习算法的图案识别方法的模拟平台，包括公共平台(1)、图样抄录模块(10)和图样配比模块(11)，其特征在于：所述公共平台(1)包括图样采集模块(2)、图样数据库模块(3)、图样加密虚化模块(4)、图样保存模块(5)、图样二次开发模块(6)、图样曝光度处理模块(7)、图样传输模块(8)和图样处理模块(9)，且图样采集模块(2)、图样数据库模块(3)、图样加密虚化模块(4)、图样保存模块(5)、图样二次开发模块(6)、图样曝光度处理模块(7)、图样传输模块(8)和图样处理模块(9)均与公共平台(1)之间信息单向传递，所述图样抄录模块(10)和图样配比模块(11)均与图样采集模块(2)之间信息单向传递。2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的图案识别方法的模拟平台，其特征在于：所述图样数据库模块(3)与图样搜索模块(12)之间信息单向传递，且图样保存模块(5)与图样数据库模块(3)之间信息单向输送。3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的图案识别方法的模拟平台，其特征在于：所述图样加密虚化模块(4)分别与三级虚化模块(13)和三级加密模块(14)信息单向输送，且图样加密虚化模块(4)与图样保存模块(5)之间信息单向传递。4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的图案识别方法的模拟平台，其特征在于：所述图样二次开发模块(6)分别与图样转载模块(15)和图样开发处理模块(16)之间信息单向传递，且图样处理模块(9)和图样开发处理模块(16)均分别包含图像灰度处理模块(17)、图像饱和度处理模块(18)、图像色谱测定模块(19)和图样曝光度处理模块(7)，并且图样处理模块(9)和图样开发处理模块(16)均分别与图像灰度处理模块(17)、图像饱和度处理模块(18)、图像色谱测定模块(19)和图样曝光度处理模块(7)信息单向传递。5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习算法的图案识别方法的模拟平台，其特征在于：所述图样抄录模块(10)包含数据转码模块(20)、图像转码模块(21)、图像加载模块(22)、图像转移模块(23)和图像分析模块(24)，且图...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈娜，武晓晶，郑刚，陆娜，
申请(专利权)人：兰州工业学院，
类型：发明
国别省市：甘肃,62
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