[发明专利]基于红外光和紫外光的文字识别方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种基于红外光和紫外光的文字识别方法，其特征在于，包括：

采用预设的红外光发生设备生成红外光，以照射预设的待识别纸质文件，并在所述待识别纸质文件仅被红外光照射时，采用预设的摄像头采集所述待识别纸质文件的图像，从而得到第一图像；其中，所述待识别纸质文件上预先绘制有由第一材料划分出的第一封闭区域，所述第一材料在红外光条件下将被激发出可见光；

采用预设的紫外光发生设备生成紫外光，以照射所述待识别纸质文件，并在所述待识别纸质文件仅被紫外光照射时，采用预设的摄像头采集所述待识别纸质文件的图像，从而得到第二图像；其中，所述待识别纸质文件上预先绘制有由第二材料划分出的第二封闭区域，所述第二材料在紫外光条件下将被激发出可见光；

采用预设的可见光发生设备生成可见光，以照射所述待识别纸质文件，并在所述待识别纸质文件仅被可见光照射时，采用预设的摄像头采集所述待识别纸质文件的图像，从而得到第三图像；

将所述第三图像输入纸质文件类型识别模型中，从而对应得到所述纸质文件类型识别模型输出的类型识别结果，其中所述纸质文件类型识别模型基于卷积神经网络并利用样本数据训练而成，所述样本数据由预先收集的训练用纸质文件和与所述训练用纸质文件的类型构成；

判断所述类型识别结果是否为指定类型；

若所述类型识别结果为指定类型，则根据预设的模糊度计算方法，计算第三图像的模糊度值；

判断所述模糊度值是否小于预设的模糊度阈值；

若所述模糊度值小于预设的模糊度阈值，则生成图像叠加指令，所述图像叠加指令用于指示叠加所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，从而得到中间图像；

叠加所述第一图像、所述第二图像和所述第三图像，从而得到中间图像；

采用预设的图片文字识别技术，识别所述中间图像，从而得到识别文字文本；

将所述识别文字文本划分为第一类文字文本、第二类文字文本和第三类文字文本，其中所述第一类文字文本对应的文字图像位于所述第一封闭区域内，所述第二类文字文本对应的文字图像位于所述第二封闭区域内，所述第三类文字文本对应的文字图像位于所述第一封闭区域和所述第二封闭区域外； 所述采用预设的红外光发生设备生成红外光，以照射预设的待识别纸质文件，并在所述待识别纸质文件仅被红外光照射时，采用预设的摄像头采集所述待识别纸质文件的图像，从而得到第一图像的步骤,包括：

采用预设的红外光发生设备生成红外光，以照射预设的待识别纸质文件，并在所述待识别纸质文件仅被红外光照射时，采用预设的摄像头采集所述待识别纸质文件的图像，从而得到具有由绿光线条限定的第一子区域和由蓝光线条限定的第二子区域的第一图像；其中，所述待识别纸质文件上预先绘制有由红外转绿光材料划分出的第一子区域，和由红外转蓝光材料划分出的第二子区域，所述红外转绿光材料和所述红外转蓝光材料在红外光条件下将被激发出可见光；

所述将所述识别文字文本划分为第一类文字文本、第二类文字文本和第三类文字文本，其中所述第一类文字文本对应的文字图像位于所述第一封闭区域内，所述第二类文字文本对应的文字图像位于所述第二封闭区域内，所述第三类文字文本对应的文字图像位于所述第一封闭区域和所述第二封闭区域外的步骤之后,包括：

将所述第一类文字文本划分为第一子文本和第二子文本，其中所述第一子文本位于所述由绿光线条限定的第一子区域中，所述第二子文本位于所述由蓝光线条限定的第二子区域中；

所述将所述第三图像输入纸质文件类型识别模型中，从而对应得到所述纸质文件类型识别模型输出的类型识别结果的步骤,包括：

将所述第三图像进行像素矩阵化处理，从而得到所述第三图像所有像素点对应的像素矩阵；

将所述像素矩阵输入预设的卷积神经网络模型中的卷积层中进行处理，从而得到所述卷积层输出的抽象特征矩阵；其中所述卷积神经网络模型由卷积层、池化层、全连接层和分类层；

采用所述池化层对所述抽象特征矩阵进行收敛，从而得到收敛矩阵；

将所述收敛矩阵输入所述全连接层中进行处理，从而得到所述全连接层输出的特征值；

将所述特征值输入所述分类层，从而得到所述分类层输出的类型识别结果。