摘要
本发明公开了一种文本无关联机书写者检索方法、装置及存储介质,属于深度学习与模式识别领域。其中方法包括:获取文本无关的笔迹时间序列数据;将获得的笔迹时间序列数据进行归一化处理,并提取多个时间函数,获取标签数据;构建检索模型,根据归一化处理后的时间序列数据和标签数据对检索模型进行训练;将测试笔迹和数据库中所有测试笔迹均输入训练后的检索模型,提取出特征向量;计算测试笔迹的特征向量与数据库中测试笔迹的特征向量之间的余弦相似度,根据余弦相似度获取最终的检索结果。本发明针对联机书写者检索,填补了该领域长期的研究空缺,在不同的文本中提取属于同一个书写者的书写风格,达到远超其他方法的检索性能。
技术关键词
检索方法
特征金字塔网络
注意力
时域特征
文本
离散小波变换
残差模块
冗余
序列
通道
深度神经网络模型
处理器
数据
坐标
检索装置
标签
模式识别
程序
系统为您推荐了相关专利信息
分类识别模型
分类识别方法
可见光图像
多模态
特征提取模块
交互内容
内容审核模型
融合语义
生成对抗网络
交互特征
情感分析模型
答案
面部表情特征提取
情感类别
虚拟现实技术
闭环反馈系统
导航系统
充电策略
车辆行驶轨迹数据
设施