[发明专利]一种用于端到端的文字检测与识别的方法和装置在审

专利信息
申请号: 202010006312.9 申请日: 2020-01-03
公开(公告)号: CN111242129A 公开(公告)日: 2020-06-05
发明(设计)人: 连庆;宋彦;王咏刚 申请(专利权)人: 创新工场(广州)人工智能研究有限公司
主分类号: G06K9/34 分类号: G06K9/34;G06N3/04
代理公司: 北京启坤知识产权代理有限公司 11655 代理人: 姜冰莹
地址: 510700 广东省广州*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 用于 端到端 文字 检测 识别 方法 装置
【权利要求书】:

1.一种用于端到端的文字检测与识别的方法,其中,所述方法包括:

将目标图片输入至特征提取网络,获得所述目标图片对应的共享特征信息;

将所述共享特征信息输入至文字检测网络,并获得所述文字检测网络输出的字符检测结果,其中,所述字符检测结果包括字符区域检测结果和字符连接区域检测结果;

将所述共享特征信息和所述字符检测结果输入至文字识别网络,获得所述文字识别网络输出的文字识别结果;

根据所述字符检测结果和所述文字识别结果生成最终识别结果。

2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:

根据已标注字符位置的多项样本数据以及每项样本数据对应的标签信息,训练所述文字检测网络,其中,每项样本数据对应的标签信息包括该项样本数据对应的字符区域检测结果以及字符连接区域检测结果。

3.根据权利要求1所述的方法,其中,文字检测网络采用高斯热度图来生成所述字符区域检测结果和所述字符连接区域检测结果。

4.根据权利要求1所述的方法,其中,将所述共享特征信息和所述字符检测结果输入至文字识别网络,获得所述文字识别网络输出的文字识别结果:

将所述共享特征信息输入至所述文字识别网络中的双向长短时记忆网络,获得所述目标图片对应的文字时序信息;

将所述文字时序信息与所述字符检测结果输入至所述文字识别网络中的注意力网络,以使所述注意力网络根据所述字符区域检测结果所指示的至少一个字符区域来预测每个字符区域中的字符内容,并根据所述目标图片对应的字符连接区域检测结果以及所述每个字符区域中的字符内容生成文字识别结果。

5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述方法还包括:

判断所述字符区域检测结果所指示的至少一个字符区域是否具备可靠性,若否,将所述文字识别网络中的与所述目标图像对应的中间结果信息发送至所述文字检测网络;

其中,所述根据所述字符检测结果和所述文字识别结果生成最终识别结果,包括:

在所述文字检测网络中根据所述中间结果信息调整所述字符检测结果,获得新的字符检测结果;

根据所述新的字符检测结果以及所述文字识别结果生成最终识别结果。

6.根据权利要求5所述的方法,其中,所述判断所述字符区域检测结果所指示的至少一个字符区域是否具备可靠性,包括:

判断所述至少一个字符区域是否准确,若否,确定所述至少一个字符区域不具备可靠性;若是,判断是否能够依次识别出所述至少一个字符区域中的字符内容,若是,确定所述至少一个字符区域具备可靠性,否则,确定所述至少一个字符区域不具备可靠性。

7.根据权利要求5所述的方法,其中,所述中间结果信息包括双向长短时记忆网络输出的第一数据信息以及所述注意力网络输出的第二数据信息。

8.根据权利要求5所述的方法,其中,所述在所述文字检测网络中根据所述中间结果信息调整所述字符检测结果,获得新的字符检测结果,包括:

在所述文字检测网络中根据所述中间结果信息以及所述共享特征信息调整所述字符检测结果,获得新的字符检测结果。

9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述方法还包括:

根据所述字符检测结果、所述文字识别结果和所述最终识别结果优化所述文字检测网络和/或所述文字识别网络。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于创新工场(广州)人工智能研究有限公司,未经创新工场(广州)人工智能研究有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202010006312.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top