[发明专利]文字识别网络的训练方法、文字识别方法和装置

权利要求书

1.一种文字识别网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：

对输入所述文字识别网络的文字图片样本进行特征提取，得到图片特征，所述文字图片样本中包括待识别的目标文字；

基于所述图片特征，分别得到所述文字识别网络输出的所述目标文字的字符预测结果和类型预测结果；

根据所述目标文字的字符预测结果和对应的字符标签值得到字符损失，并根据所述目标文字的类型预测结果和对应的类型标签值得到类型损失；

基于所述字符损失和所述类型损失，调整所述文字识别网络的网络参数；

所述基于所述字符损失和所述类型损失，调整所述文字识别网络的网络参数，包括：

根据所述字符损失和所述类型损失，得到总损失；

基于所述总损失，调整所述文字识别网络的网络参数；

用于训练所述文字识别网络的文字图片样本集合，包括待训练的文字识别网络能够识别的多语言类型的目标文字；

所述文字识别网络包括：特征提取子网络、第一分类子网络和第二分类子网络；其中，并行的所述第一分类子网络和第二分类子网络分别与所述特征提取子网络连接；

所述对输入所述文字识别网络的文字图片样本进行特征提取，得到图片特征，包括：通过所述特征提取子网络对所述文字图片样本进行特征提取，得到图片特征；

所述基于所述图片特征，分别得到所述文字识别网络输出的所述目标文字的字符预测结果和类型预测结果，包括：通过所述第一分类子网络进行字符分类预测，得到所述字符预测结果；通过所述第二分类子网络进行类型分类预测，得到所述类型预测结果；

所述基于所述字符损失和所述类型损失，调整所述文字识别网络的网络参数，包括：调整所述特征提取子网络、第一分类子网络和第二分类子网络中至少一个子网络的网络参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，用于训练所述文字识别网络的文字图片样本集合中，包括如下至少一种文字图片样本：

第一文字图片样本，所述第一文字图片样本中包括一种语言类型的目标文字；

第二文字图片样本，所述第二文字图片样本中包括至少两种语言类型的目标文字。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在输入所述文字识别网络的文字图片样本包括所述第二文字图片样本的情况下，所述基于所述图片特征，分别得到所述文字识别网络输出的所述目标文字的字符预测结果和类型预测结果，包括：

基于所述图片特征进行字符分类预测，得到所述第二文字图片样本中的至少两种类型的目标文字中每个文字对应的字符预测结果；

基于所述图片特征进行类型分类预测，得到所述第二文字图片样本中的至少两种类型的目标文字中每个文字对应的类型预测结果。

4.一种文字识别方法，其特征在于，所述方法包括：

通过文字识别网络对获取的文字图片进行特征提取，得到图片特征，所述文字图片中包括待识别的目标文字；

基于所述图片特征，对所述目标文字进行字符分类预测，得到所述目标文字的字符预测结果；其中，所述文字识别网络采用权利要求1～3任一所述的训练方法训练得到。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述文字图片中，包括至少两种语言类型的目标文字；

所述基于所述图片特征，对所述目标文字进行字符分类预测，得到所述目标文字的字符预测结果，包括：

基于所述图片特征，对所述目标文字进行字符分类预测，得到所述目标文字中包括的至少两种语言类型的文字中每个字符的字符预测结果。

6.根据权利要求4或5所述的方法，其特征在于，

所述文字图片包括酒店订单；所述目标文字的字符预测结果包括所述酒店订单中至少两种语言类型的文字。