[发明专利]一种信息修正方法及装置

说明书

本发明实施例提供了一种信息修正方法及装置，涉及计算机信息技术领域，其中，上述方法包括：获得包含用户手写字符的笔迹的图像，作为待识别图像；针对所述待识别图像进行字符识别，得到待检测字符；将待检测字符与预设字典中的字符进行匹配，获得匹配结果；基于匹配结果，确定所述待检测字符中的错误字符，并获得错误字符的修正字符；采用预先训练的笔迹模仿模型，模仿用户手写修正字符的笔迹，其中，笔迹模仿模型为：采用用户手写字符的笔迹对预设神经网络模型进行训练得到的、用于模仿用户手写笔迹的模型；根据所模仿的笔迹，修正错误字符的笔迹。应用本发明实施例提供的方案修正错误字符，提高了获得用户书写的正确字符的效率。

技术领域

本发明涉及计算机信息技术领域，特别涉及一种信息修正方法及装置。

背景技术

手写字符识别是指将用户在手写设备上书写字符时产生的有序轨迹信息转化为汉字字符库、英文字符库等标准字符库中字符的过程。也就是，从上述有序轨迹中各个轨迹点的坐标形成的序列到标准字符库中字符的映射过程。

用户在手写设备上书写字符时，可能会存在书写错误的情况，这时一般需要用户手动擦除书写错误的字符，并重新书写正确的字符。这样会导致手写设备获得用户书写的正确字符的效率低。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种信息修正方法及装置，以提高获得用户书写的正确字符的效率。具体技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种信息修正方法，所述方法包括：

获得包含用户手写字符的笔迹的图像，作为待识别图像；

针对所述待识别图像进行字符识别，得到待检测字符；

将所述待检测字符与预设字典中的字符进行匹配，获得匹配结果；

基于所述匹配结果，确定所述待检测字符中的错误字符，并获得所述错误字符的修正字符；

采用预先训练的笔迹模仿模型，模仿用户手写所述修正字符的笔迹，其中，所述笔迹模仿模型为：采用用户手写字符的笔迹对预设神经网络模型进行训练得到的、用于模仿用户手写笔迹的模型；

根据所模仿的笔迹，修正所述错误字符的笔迹。

本发明的一个实施例中，所述笔迹模仿模型通过以下方式训练得到：

采集用户手写字符的笔迹；

确定所采集笔迹中的关键点，并获得由所确定关键点形成的所采集笔迹对应的路径；

获得所采集笔迹对应的实际字符；

将所述实际字符和所述路径输入预设神经网络模型，并以所述路径作为训练基准，对所述预设神经网络模型进行训练，得到所述笔迹模仿模型。

本发明的一个实施例中，所述预设神经网络模型包括：输入层、输出层和隐藏层，所述隐藏层包括多个级联设置的长短期记忆LSTM细胞节点；

所述将所述实际字符和所述路径输入预设神经网络模型，并以所述路径作为训练基准，对所述预设神经网络模型进行训练，得到所述笔迹模仿模型，包括：

所述输入层获得所述实际字符和所述路径，并将所述实际字符和所述路径传输至所述隐藏层；

所述隐藏层中的各个LSTM细胞节点，按照所述路径中各个关键点的顺序，针对每一关键点，结合在该LSTM细胞节点之前的LSTM细胞节点的输出结果，更新自身的状态，且最后一个LSTM细胞节点将其输出结果输入至所述输出层,每一LSTM细胞节点剔除当前关键点的特征和之前关键点的特征中的第一类特征，并加强第二类特征，其中，所述第一类特征为：不影响下一关键点的预测结果的特征，所述第二类特征为：影响下一关键点的预测结果的特征；