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申请/专利权人：支付宝(杭州)信息技术有限公司
摘要：本说明书实施例公开了一种拍屏图像识别及其模型的训练方法、装置和电子设备，该方法包括：对原始图像进行特征解耦以得到原始图像的拍屏特征，所述拍屏特征至少包括边框特征、摩尔纹特征、反光特征和其他拍屏特征；基于原始图像的拍屏特征进行特征融合得到原始图像的融合特征；基于多个不同原始图像对应的融合特征和所述多个不同原始图像对应的拍屏标签，对拍屏图像识别模型进行训练，得到所述拍屏图像识别模型。
主权项：1.一种拍屏图像识别模型的训练方法，包括：将拉普拉斯算子处理后的原始图像输入至第一卷积神经网络，解耦得到原始图像的边框特征；将小波变换处理后的原始图像输入至第二卷积神经网络，解耦得到原始图像的摩尔纹特征；将原始图像的RGB特征空间变换为YCrCb色彩空间，以及将变换后的原始图像输入至第三卷积神经网络，解耦得到原始图像的反光特征；将原始图像输入至第四卷积神经网络，解耦得到原始图像的其他拍屏特征，所述其他拍屏特征包括鼠标指针和或用户手指的特征；基于原始图像的拍屏特征进行特征融合得到原始图像的融合特征；基于多个不同原始图像对应的融合特征和所述多个不同原始图像对应的拍屏标签，对拍屏图像识别模型进行训练，得到所述拍屏图像识别模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 支付宝(杭州)信息技术有限公司 拍屏图像识别及其模型的训练方法、装置和电子设备
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