[发明专利]文字识别方法及装置

权利要求书

1.一种文字识别方法，其特征在于，包括：

获取待识别文字图像包括的各个单个字符图像；

针对所述待识别文字图像包括的每个单个字符图像，在确定所述单个字符图像残缺的情况下，将所述单个字符图像输入字符图像生成网络，得到第一修复单个字符图像，并根据所述第一修复单个字符图像进行文字识别，得到文字识别结果；其中，所述字符图像生成网络通过完整单个字符图像和残缺单个字符图像训练得到；

根据所述待识别文字图像包括的各个单个字符图像对应的文字识别结果，得到所述待识别文字图像对应的文字识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述完整单个字符图像进行残缺处理，得到所述残缺单个字符图像；

根据所述完整单个字符图像和所述残缺单个字符图像，训练判别网络和生成网络，所述判别网络用于判别所述修复单个字符图像和所述完整单个字符图像的一致性；

重复训练所述判别网络和所述生成网络，在训练次数达到预设阈值或所述判别网络的判别结果表明所述修复单个字符图像和所述完整单个字符图像的一致性满足预设条件时，将当前的生成网络确定为所述字符图像生成网络。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述完整单个字符图像和所述残缺单个字符图像，训练判别网络和生成网络，包括：

将所述残缺单个字符图像输入所述生成网络，得到第二修复单个字符图像；

将所述完整单个字符图像和所述第二修复单个字符图像输入所述判别网络，得到用于表示所述第二修复单个字符图像与所述完整单个字符图像是否一致的判别结果；

根据所述判别结果，调整所述判别网络或所述生成网络中参数的取值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成网络包括通过残差方式连接的多个编码模块和多个解码模块，所述编码模块包括卷积层、线性整流函数层和最大池化层，所述解码模块包括卷积层、线性整流函数层和最大池化层。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述判别网络包括依次连接的多个编码模块、多个全连接层和阈值函数层，所述编码模块包括卷积层、线性整流函数层和最大池化层。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

针对所述待识别文字图像包括的每个单个字符图像，将所述单个字符图像输入文字分类器，得到所述单个字符图像属于各个字符分类的比率；

在所述单个字符图像属于各个字符分类的比率均小于或等于第一阈值的情况下，确定所述单个字符图像残缺。

7.一种文字识别装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待识别文字图像包括的各个单个字符图像；

修复模块，用于针对所述待识别文字图像包括的每个单个字符图像，在确定所述单个字符图像残缺的情况下，将所述单个字符图像输入字符图像生成网络，得到第一修复单个字符图像，并根据所述第一修复单个字符图像进行文字识别，得到文字识别结果；其中，所述字符图像生成网络通过完整单个字符图像和残缺单个字符图像训练得到；

识别模块，用于根据所述待识别文字图像包括的各个单个字符图像对应的文字识别结果，得到所述待识别文字图像对应的文字识别结果。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

处理模块，用于对所述完整单个字符图像进行残缺处理，得到所述残缺单个字符图像；

训练模块，用于根据所述完整单个字符图像和所述残缺单个字符图像，训练判别网络和生成网络，所述判别网络用于判别所述修复单个字符图像和所述完整单个字符图像的一致性；

第一确定模块，用于重复训练所述判别网络和所述生成网络，在训练次数达到预设阈值或所述判别网络的判别结果表明所述修复单个字符图像和所述完整单个字符图像的一致性满足预设条件时，将当前的生成网络确定为所述字符图像生成网络。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述训练模块用于：

将所述残缺单个字符图像输入所述生成网络，得到第二修复单个字符图像；

将所述完整单个字符图像和所述第二修复单个字符图像输入所述判别网络，得到用于表示所述第二修复单个字符图像与所述完整单个字符图像是否一致的判别结果；

根据所述判别结果，调整所述判别网络或所述生成网络中参数的取值。