[发明专利]文本识别方法、装置及设备

权利要求书

1.一种文本识别方法，其特征在于，包括：

从目标图像中提取文本区域图像，所述文本区域图像包括至少一个字符；

从文本区域图像中提取单字符图像，每个单字符图像包括一个字符；

对各单字符图像中的字符进行识别得到字符识别结果。

2.如权利要求1所述的文本识别方法，其特征在于，从目标图像中提取文本区域图像，包括：

将所述目标图像输入至已训练的第一神经网络中，以由所述第一神经网络从目标图像中确定出多个文本区域候选块、并计算各个文本区域候选块属于文本区域的置信度；

选择置信度大于第一预设阈值的文本区域候选块作为所述文本区域图像。

3.如权利要求2所述的文本识别方法，其特征在于，所述第一神经网络从目标图像中确定出多个文本区域候选块、并计算各个文本区域候选块属于文本区域的置信度，包括：

所述第一神经网络通过第一特征计算层对输入的目标图像进行特征提取得到第一特征图，并将所述第一特征图分别输出至所述第一神经网络的第一区域候选计算层、第一分类计算层；

所述第一神经网络通过第一区域候选计算层基于所述第一特征图从目标图像中确定出多个文本区域候选块；

所述第一神经网络通过所述第一分类计算层基于所述第一特征图中与各个文本区域候选块对应的特征区域计算文本区域候选块属于文本区域的置信度。

4.如权利要求1所述的文本识别方法，其特征在于，从文本区域图像中提取单字符图像，包括：

将所述文本区域图像输入至已训练的第二神经网络中，以由所述第二神经网络从文本区域图像中确定出多个单字符区域候选块、并计算各个单字符区域候选块属于单字符区域的置信度；

选择置信度大于第二预设阈值的单字符区域候选块作为所述单字符图像。

5.如权利要求4所述的文本识别方法，其特征在于，所述第二神经网络从文本区域图像中确定出多个单字符区域候选块、并计算各个单字符区域候选块属于单字符区域的置信度，包括：

所述第二神经网络通过第二特征计算层单元对输入的文本区域图像进行特征提取得到第二特征图，并将所述第二特征图分别输出至所述第二神经网络的第二区域候选计算层、第二分类计算层；

所述第二神经网络通过第二区域候选计算层基于所述第二特征图从文本区域图像中确定出多个单字符区域候选块；

所述第二神经网络通过所述第二分类计算层基于所述第二特征图中与各个单字符区域候选块对应的特征区域计算单字符区域候选块属于单字符区域的置信度。

6.如权利要求1所述的文本识别方法，其特征在于，对各单字符图像中的字符进行识别得到字符识别结果，包括：

将各单字符图像分别输入至已训练的第三神经网络中，以由所述第三神经网络的第三特征计算层对输入的单字符图像进行特征提取得到第三特征图，由所述第三分类计算层基于所述第三特征图计算并输出所述单字符图像中字符属于各预设字符类别的置信度；

选择置信度最大的预设字符类别对应的字符作为相应单字符图像的字符识别结果。

7.一种文本识别装置，其特征在于，包括：

文本区域图像提取模块，用于从目标图像中提取文本区域图像，所述文本区域图像包括至少一个字符；

单字符图像提取模块，用于从文本区域图像中提取单字符图像，每个单字符图像包括一个字符；

字符识别模块，用于对各单字符图像中的字符进行识别得到字符识别结果。

8.如权利要求7所述的文本识别装置，其特征在于，所述文本区域图像提取模块包括：

目标图像处理单元，用于将所述目标图像输入至已训练的第一神经网络中，以由所述第一神经网络从目标图像中确定出多个文本区域候选块、并计算各个文本区域候选块属于文本区域的置信度；

文本区域图像确定单元，用于选择置信度大于第一预设阈值的文本区域候选块作为所述文本区域图像。