[发明专利]基于卷积及递归神经网络的复杂光学文字序列识别系统

权利要求书

1.基于卷积及递归神经网络的复杂光学文字序列识别系统，其特征在于， 包含图像文字输入模块、滑动采样模块、卷积神经网络以及递归神经网络分类 器，其中所述滑动采样模块使用滑动采样框对图像文字输入模块所输入的待识 别图像文字序列进行滑动采样，并将采样所获得的子图片输入到卷积神经网络 中；

所述卷积神经网络提取所述子图片的特征，并将提取到的特征输入到所述 递归神经网络分类器中；

所述递归神经网络分类器根据卷积神经网络提取的特征数据和上一时刻递 归神经网络分类器的输出数据，计算出该时刻图像文字序列识别结果。

2.如权利要求1所示的系统，其特征在于，所述递归神经网络分类器采用 以下向前算法公式：

aht=ΣiIwihxit+Σh′Hwh′hbh′t-1]]>

bht=θ(aht)]]>

akt=ΣhHwhkbht]]>

ykt=exp(akt)Σk′kexp(ak′t)]]>

其中I是输入向量的维度，H是隐层的神经元个数，K是输出层的神经元 个数，x为卷积神经网络提取出来的特征数据，为当前时刻递归神经网络分 类器中隐含层神经元的输入，为当前时刻递归神经网络分类器隐含层神经元 的输出；为当前时刻递归神经网络分类器输出层神经元的输入；为当前时 刻递归神经网络分类器输出层神经元的输出，为一个概率值，表示当前时刻 对应神经元输出值相对于输出层所有神经元输出值的加和的比例。